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Vou planejar, construir e implantar uma plataforma de IA ou ML

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Kai Balciunas
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Sobre este Serviço

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A maioria das integrações de IA param em uma única chamada de API. Sistemas de IA em produção precisam de um pipeline: ingestão de documentos, extração, inferência do modelo, validação de saída, monitoramento e retraining automático quando a qualidade do modelo oscila. Construir isso corretamente desde o começo é o que diferencia um protótipo de um sistema confiável.


Este serviço entrega aplicações de IA personalizadas construídas na AWS usando Bedrock, SageMaker e toda a infraestrutura de suporte. As construções incluem pipelines com LLM, modelos de classificação e pontuação XGBoost, sistemas RAG com fundamentação de citações e fluxos de trabalho agentic com chamadas de ferramenta e portas de revisão humana.


Todos os endpoints de inferência são monitorados via CloudWatch e SageMaker Model Monitor. Pipelines de retraining rodam automaticamente quando é detectada uma deriva. Cada recurso é provisionado em Terraform em ambientes de desenvolvimento, staging e produção.


Certificações: AWS Solutions Architect, Engenheiro de ML, Desenvolvedor, Praticante de IA, Terraform Associate.

Conheça mais sobre Kai Balciunas

Kai Balciunas

AI Engineer

  • A partir deEstados Unidos
  • Membro desdejun. de 2026
  • Responde em aprox.:1 hora
  • Idiomas

    Inglês, Espanhol, Lituano
AWS certified AI Engineer and Cloud Architect with extensive experience in implementing cloud infrastructure and shipping production-grade ML & AI solutions within AWS. I specialize in building enterprise RAG workflows, fine-tuning LLMs, and deploying scalable serverless ML applications using Terraform and Python. I currently specialize in AI & ML product development for the legal industry and have a proven track record of delivering automated legal intelligence and high-performance data platforms. Working so closely with this heavily regulated industry makes me equipped to handle any project.

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