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Thiago Lopes

Legal Engineer · Advogado empresarial · Gestor de processos
Diagnostico, construo e implanto os sistemas que resolvo

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Entre quem entende o risco jurídico e quem escreve o código, quase sempre existe um tradutor.

Comigo não existe — eu sou os dois.

É isso que significa Legal Engineer: o profissional que entende a norma, o contrato e o processo, e que constrói o sistema que resolve — sem precisar de intérprete entre uma coisa e outra. Lá fora já é cargo; aqui ainda é raro.

Sou advogado empresarial e gestor de processos e pessoas. Lido com contrato, risco trabalhista, proteção de patrimônio e operação que trava. E, em vez de apontar o problema e ir embora, construo a solução, coloco para rodar e fico para ajustar.


O ciclo que eu entrego

ESTUDO        →  DESENHO       →  CONSTRUÇÃO   →  IMPLANTAÇÃO  →  ACOMPANHAMENTO

Entendo o        Projeto o        Escrevo o       Coloco para     Meço, reviso
setor e onde     fluxo antes      sistema sob     rodar com as    e corrijo
mora o risco     da ferramenta    medida          pessoas usando

Consultoria entrega diagnóstico e vai embora. Fábrica de software entrega código e vai embora. Eu fico.


O que sustenta isso

Este perfil não é vitrine de tutorial. Cada repositório prova uma coisa diferente, com número aferido e método aberto.

Produto em operação: recebe URL ou PDF pelo WhatsApp e devolve Markdown limpo, pronto para um modelo de linguagem. Domínio próprio, cobrança por PIX, planos e limites, rate limiter em Redis, monitoramento de erro.

Redução de 81,3% no custo de contexto, medida em 9 páginas de tipos diferentes, com o script de medição aberto no repositório.

Prova que eu levo do zero à operação comercial — não paro no protótipo.

Classificação de texto jurídico em 17 áreas do direito, sobre 10.594 artigos reais. 78,5% de acurácia contra uma linha de base de 13,3%, com análise de vazamento por duplicata e ablação de entrada.

Documenta também um experimento com dados sintéticos que falhou, e explica por quê.

Prova que eu meço, e que meço honestamente. Quem só publica acerto está escondendo o método.

Pergunta em linguagem de leigo respondida sobre LGPD, CDC e CLT, sempre com o artigo citado. Recuperação avaliada contra gabarito de 40 perguntas.

Mostra que segmentar pela estrutura da lei rende mais que trocar de modelo, e que o limiar de similaridade — o guard-rail mais comum de RAG — não separa pergunta respondível de impossível.

Prova que eu avalio sistema de IA com método, em vez de confiar na impressão de que está funcionando.

Camada de auditoria para decisões apoiadas por IA: confere frase a frase se a resposta está sustentada pelas fontes, cifra o conteúdo em repouso e manda para revisão humana o que o art. 20 da LGPD torna revisável.

F1 de 0,971 na detecção de invenção, com recall de 1,00 sobre 36 respostas rotuladas à mão — contra 0,641 de uma linha de base que acusa tudo. API em FastAPI, Docker e 32 testes.

Documenta o caso em que o detector acusou uma resposta e o errado era o meu gabarito, não o método.

Prova que eu fecho a etapa de implantação, e que governança de IA aqui é código medido, não slide.

Escala de postos de trabalho gerada por programação por restrições, com 12x36, interjornada, repouso semanal e habilitação de posto como restrição dura — cada regra com o artigo citado no código.

R$ 61.670 por mês mais barata que a escala manual conforme, com zero infrações e ótimo provado em 8 segundos. Estável entre 18,3% e 24,6% de economia em cinco cenários independentes.

E entrega o que o gestor precisa antes da escala: onde falta gente de verdade. No cenário de referência, contratar mais vigilante — o instinto óbvio — aumenta a folha e não cobre um turno sequer.

Tem também uma porta para quem não roda Python: uma página onde o gestor cola a escala dele e recebe as infrações na hora — rodando dentro do navegador, sem que o arquivo saia da máquina dele. É o mesmo clt.py dos testes, carregado via Pyodide, sem nenhuma reimplementação.

Prova que eu resolvo o problema que eu vivi comandando a operação, e que jurídico e engenharia cabem no mesmo arquivo.


O que não está aqui

Boa parte do que eu construo é feita sob contrato, para a operação de uma empresa específica. Esse código não me pertence, roda dentro da casa do cliente e com o dado dele — então não vai para repositório público. Confidencialidade e titularidade não são detalhe: são parte do serviço.

O que está neste perfil é o que eu posso abrir. São os projetos em que eu escolhi o problema, defini o método e publiquei o número. Eles existem para mostrar como eu trabalho, não para inventariar quanto eu já entreguei.

O restante eu apresento em conversa, no nível de detalhe que o contrato permite.


Como eu trabalho

Princípio Na prática
Métrica antes do código Defino como vou saber que funcionou antes de começar. Sem isso, todo sistema "funciona"
O fluxo vem antes da ferramenta Automatizar processo ruim só acelera o erro
Conformidade no desenho, não depois No poda, CPF e CNPJ ficam criptografados em repouso, com o art. 46 da LGPD citado no comentário do código
Decisão documentada Todo repositório tem uma tabela do que escolhi, contra o que, e por quê
O que deu errado também é publicado Erro documentado é o que separa método de sorte
Auditabilidade Em domínio jurídico, sistema que decide sem justificar não passa por revisão nenhuma

Stack

Python FastAPI scikit-learn HuggingFace Redis Docker Railway Claude

E o que não cabe em badge: direito empresarial, LGPD, gestão de risco, desenho de processo e treinamento de equipe.


Para conversar

Se a sua empresa tem um processo que trava, um risco que ninguém mapeou ou uma operação que depende da memória de uma pessoa só — é exatamente esse o tipo de problema que eu resolvo.

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  1. poda poda Public

    Otimizador de tokens via WhatsApp — converte URLs e PDFs em Markdown limpo e mostra quanto você economizou

    Python

  2. classificador-juridico classificador-juridico Public

    Classificação de textos jurídicos por área do direito — 17 classes, 10.594 artigos reais, com análise de vazamento e ablação de entrada

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  3. rag-juridico rag-juridico Public

    RAG sobre LGPD, CDC e CLT — recuperação medida com gabarito, comparação de BM25, embeddings e híbrido, e um teste de abstenção que reprovou o guard-rail mais comum

    Python

  4. trilha-ia trilha-ia Public

    Camada de auditoria para decisões apoiadas por IA: verifica se a resposta está ancorada nas fontes, registra modelo, custo e fontes, e envia para revisão humana o que exige olho humano.

    Python

  5. escala-clt escala-clt Public

    Gera escala de postos com as regras da CLT como restrição dura, prova o ótimo e aponta onde falta gente de verdade

    Python