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Vou fazer projetos de NLP, aprendizado de máquina e ciência de dados
Desenvolvedor de IA generativa RAG, LLMs, NLP, CV, soluções de IA
🚀 Engenheiro de IA especializado em:
• NLP, LLMs e sistemas RAG
• Chatbots de IA e agentes de IA
• Soluções de visão computacional
• Aplicações web com IA
• LangChain, LlamaIndex e bancos de dados ve...
Sobre este Serviço
Precisa de arquitetura de NLP & RAG de nível produção? Chega de usar apenas wrappers.
Oi, sou um Engenheiro de IA especializado em Processamento de Linguagem Natural avançado e sistemas de recuperação inteligente. Não apenas conecto chaves de API básicas; eu projeto pipelines de LLM de nível empresarial, full-stack, otimizados para precisão e baixa latência.
Principais entregas operacionais:
- Chatbots RAG inteligentes: Construo motores de Geração Aumentada por Recuperação robustos. Cuido de toda a pipeline, desde ingestão avançada de documentos (PDF, CSV, bancos de dados SQL) até segmentação semântica, indexação vetorial e implantação reativa no frontend.
- Integração personalizada de LLM: Evitando engenharia de prompt genérica, implanto, ajusto e orquestra modelos open-source ou comerciais alinhados à sua lógica de negócio proprietária.
- Agentes de IA autônomos: Estruturo fluxos de trabalho multi-agentes altamente funcionais capazes de raciocínio autônomo, chamadas de ferramentas em tempo real e execução de processos complexos e cíclicos.
- Operações de dados vetoriais semânticos: Projetando bancos de dados NoSQL de baixa latência (Chroma, Pinecone, Qdrant) combinados com backends seguros FastAPI para processamento de texto de alta vazão.
Vamos descontinuar fluxos de trabalho legados. Envie seus parâmetros de dados.
Meu portfólio
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais formatos de dados seu pipeline de RAG pode ingerir?
Eu projeto pipelines de ingestão de dados robustos capazes de processar dados corporativos altamente não estruturados. Isso inclui corpora de PDFs brutos, matrizes CSV, arrays JSON e extrações diretas de bancos de dados relacionais SQL ou NoSQL. Se seus dados estiverem isolados, construo a camada de extração para vetorizá-los.
Como você evita que o LLM alucine ou invente fatos?
Eu implanto arquiteturas de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) rigorosas. O LLM é matematicamente restrito a gerar respostas apenas com base em segmentos semânticos recuperados do seu banco de dados vetorial privado, garantindo zero alucinações.
Meus dados corporativos proprietários serão usados para treinar modelos públicos?
A governança de dados é absoluta. APIs empresariais garantem zero retenção de dados para treinamento público. Para máxima segurança, podemos implantar modelos open-source totalmente localmente em seus servidores AWS/Azure isolados.
Você usa apenas engenharia de prompt ou constrói infraestrutura real?
Sou um arquiteto de sistemas, não um criador de prompts. Construo infraestrutura completa de backend: desenvolvendo nós FastAPI, configurando bancos de dados vetoriais NoSQL (Chroma/Pinecone), executando lógica de chunking e vinculando loops de recuperação nativamente.
Onde você implanta a aplicação final de IA?
A implantação combina com sua stack. Eu containerizo a pipeline usando Docker para uma integração limpa de CI/CD, ou implanto nós de inferência diretamente em ambientes de nuvem escaláveis como Amazon SageMaker ou Azure ML Studio.
Recebo o código fonte completo e documentação técnica?
Sim. Você recebe o código fonte completo, não criptografado, em Python/FastAPI, configurações de indexação de banco de dados e uma Definição de Arquitetura Técnica (TAD) detalhada, que descreve todos os protocolos de vetorização e roteamento de API.
