CTO na RBR Digital, onde construímos a Neuryn · Minas Gerais, Brasil
Gosto de construir sistemas que resolvem problema de verdade — daqueles que rodam em produção, com gente dependendo deles no dia a dia, e não só em demo bonita.
Hoje passo boa parte do tempo pensando em como colocar IA dentro de fluxos reais sem perder o controle: com contexto certo, limites claros e rastreabilidade de ponta a ponta. A ideia é que a IA ajude a decidir, não que decida sozinha.
Camadas de orquestração de IA com guardrails e trilha de auditoria. Plataformas para operações do dia a dia, como agendamento, apoio à decisão e automação. Serviços pesados em dados no modelo pay-as-you-go. Monitoramento e alertas em tempo real a partir de fontes externas. E, claro, ferramentas internas com LLMs para acelerar desenvolvimento e documentação.
Começo pela especificação, não pelo código. Primeiro defino as regras do sistema, depois organizo os requisitos, desenho a solução e só então parto para a implementação — usando IA como acelerador, nunca como substituto do raciocínio.
No caminho, algumas coisas que levo a sério:
- Simples > esperto. Código "genial" costuma virar dívida.
- Tudo que importa precisa ser rastreável. Logs, traces e métricas desde o primeiro dia.
- O modelo só vê o que precisa ver. Menor exposição de dados possível.
- Custo é requisito. Dá para economizar infraestrutura sem abrir mão de confiabilidade.
- Pensar no longo prazo. Sistema bom é sistema que dá para manter e evoluir.
TypeScript em modo strict (e sem any, por favor), Node.js e Bun no backend, React e Tailwind no front, MongoDB, Docker e OpenTelemetry. Zod para contratos, APIs idempotentes nas operações críticas e arquitetura orientada a eventos quando ela realmente faz sentido. Ultimamente também tenho estudado orquestração de containers para alta disponibilidade.
Se você curte falar sobre arquitetura, sistemas distribuídos, observabilidade ou IA em ambientes onde erro custa caro, me chama. Sempre topo uma boa conversa sobre construir produto de verdade.