Meet interno: coaching de IA em tempo real
Plataforma de videochamadas para vendas e relacionamento com clientes, com um agente de IA invisível que transcreve a conversa e entrega coaching acionável ao vendedor durante a call.
Portfólio
Projetos construídos para resolver problemas reais.
Uma leitura objetiva do problema, do meu papel, da arquitetura e das tecnologias usadas em cada solução.
Sistemas em produção
Sistemas que desenhei e coloquei em produção.
Do planejamento à operação, em uso real por times de vendas, operação e jurídico.
3 projetos
OS interno: contexto operacional com RAG multifonte
Sistema interno que unifica o contexto de clientes disperso em calls, WhatsApp, GitHub, boards e bases operacionais para consulta por chat, busca semântica, dashboards e integrações com IA.
Petições jurídicas: extração verificada com LLMs
Agente que recebe a conversa completa do cliente de um escritório de advocacia, extrai os fatos do caso e os encaixa no padrão do escritório, com verificação independente do modelo antes de qualquer texto chegar ao advogado. Trabalho de 30–90 min pronto em ~2–3 min por caso.
Estudos e projetos pessoais
Experimentos que sustentam as decisões dos sistemas acima.
Arquiteturas exploradas antes de chegarem à produção: RAG, CAG, auditoria de agentes, TDD e APIs assíncronas.
3 projetos
Sistema híbrido RAG e CAG para chat contextual
Sistema de IA com arquiteturas RAG e CAG para processar dados não estruturados e gerar respostas contextuais via API da OpenAI. Busca vetorial em FAISS, validação anti-alucinação com prompts auxiliares, logging de interações e persistência em banco.
API REST de gerenciamento de tarefas com FastAPI
API RESTful completa com autenticação e autorização via JWT, operações CRUD assíncronas, desenvolvimento orientado a testes (TDD) com Pytest e automatização de migrações em Bash/Shell.
Article Copilot: copiloto de escrita com auditoria de agentes
Ferramenta local que lê o contexto e as fontes de um projeto de escrita e devolve recomendações via 5 agentes LLM auditados, orquestrados por um DAG determinístico com cache de resultado e falha isolada por agente. Web read-only com progresso ao vivo por SSE e rastreio de sugestão aplicada por diff de texto.