Assumimos a direção técnica de projetos complexos de IA e dados — da arquitetura à produção — para que a entrega aconteça com qualidade, prazo e escala.
Muitos projetos de IA emperram não por falta de talento técnico, mas por falta de alguém que tome as decisões de arquitetura e priorização e responda por elas. É esse o papel que assumimos: como tech lead atuando junto à equipe interna, definindo roadmap, escolhendo as tecnologias certas para o problema em questão e revisando o trabalho técnico do time — sem burocracia desnecessária, mas com padrão de engenharia que a empresa consegue manter depois.
Isso já significou coordenar a implantação de um cluster Linux definindo políticas de uso, estruturar projetos com Kedro e MLflow para garantir reprodutibilidade, e desenhar pipelines de CI/CD para deploy de modelos com monitoramento contínuo em produção — sempre com um olho na escalabilidade real (GPU, containers, nuvem ou on-premise) e outro no orçamento disponível.
Quando a decisão é mais estratégica do que técnica — vale a pena internalizar essa capacidade ou contratar terceiros? este modelo escala para o próximo ano? — entramos como consultoria de viabilidade, com relatório objetivo de custo-benefício em vez de recomendação genérica.