Especialidades
No que trabalhamos, em detalhe.
Cinco especialidades, cada uma descrita pelos problemas que resolve, pelas competências que exige e pelo que você tem ao final. Não publicamos estudos de caso, porque não citamos clientes — então o escopo é dito com clareza.
P—01
Engenharia de Plataforma e DevOps
Um caminho pavimentado do commit à produção: pipelines, ambientes e Kubernetes que as equipes de produto usam sem abrir chamados.
Problemas que resolvemos
- Deploys são manuais, lentos ou dependem de uma única pessoa.
- Cada equipe monta o seu próprio pipeline, e nenhum é igual ao outro.
- Os clusters Kubernetes cresceram sem padrões de recursos, segurança ou atualização.
- Rollbacks são improvisados sob pressão.
Competências
- Desenho de CI/CD: build, testes, varredura, promoção
- Operação e atualização de Kubernetes
- Contêineres e cadeia de suprimento de imagens
- Gestão de ambientes e de segredos
- Templates de autoatendimento para desenvolvedores
O que fica com você
- Templates de pipeline versionados
- Baseline de cluster: políticas, cotas e padrões
- Um caminho de rollback documentado e testado
- Runbooks para operações de rotina
P—02
Infraestrutura e Arquitetura em Nuvem
Ambientes na AWS, Azure ou Google Cloud reproduzíveis, seguros por padrão e dimensionados para o que realmente executam.
Problemas que resolvemos
- A conta de cloud não para de crescer e ninguém sabe explicar por quê.
- A produção foi montada à mão no console e não pode ser recriada.
- Permissões e regras de rede se acumularam sem revisão.
- Existem backups, mas ninguém testou uma restauração.
Competências
- Estrutura de contas e landing zones
- Infraestrutura como Código com Terraform
- Desenho de identidade, rede e criptografia
- Análise de custos e dimensionamento
- Backup, recuperação e desenho multizona
O que fica com você
- Documento de arquitetura com registros de decisão
- Código de infraestrutura nos seus repositórios
- Relatório de custos com ações priorizadas
- Um procedimento de recuperação testado
P—03
Engenharia de Software
Serviços de backend, APIs e plataformas web escritos para serem lidos, testados e operados pela equipe que os herda.
Problemas que resolvemos
- Um serviço central não muda sem quebrar outra coisa.
- As APIs cresceram sem contratos, versionamento ou documentação.
- Consultas ao banco deixam o produto lento à medida que os dados crescem.
- Um produto novo precisa de uma primeira versão feita para durar.
Competências
- Design de APIs e de domínio
- Serviços de backend em Rust, Python e TypeScript
- Modelagem relacional e otimização de consultas
- Estratégia de testes automatizados
- Code review e refatoração incremental
O que fica com você
- Software funcionando no seu repositório
- Contratos e documentação das APIs
- Suítes de testes que rodam no CI
- Notas de arquitetura para quem vai manter
P—04
Confiabilidade e Observabilidade
Medir o que o usuário vive, alertar sobre o que ameaça isso e praticar a recuperação antes que um incidente obrigue.
Problemas que resolvemos
- Os usuários percebem as quedas antes da equipe.
- Os alertas disparam o tempo todo, então ninguém confia neles.
- Incidentes são resolvidos de memória — e se repetem.
- Ninguém sabe dizer quão confiável o serviço deveria ser.
Competências
- SLIs, SLOs e error budgets
- Métricas, logs e tracing distribuído
- Alertas por burn rate e desenho de plantão
- Resposta a incidentes e revisões sem culpados
- Testes de carga, de falha e de restauração
O que fica com você
- SLOs acordados com o negócio
- Dashboards e regras de alerta como código
- Runbooks de incidente e de escalonamento
- Um modelo de revisão pós-incidente
P—05
Engenharia de IA
Funcionalidades com LLM e machine learning que rodam em produção com avaliação, limites de custo e monitoramento — não só em uma demo.
Problemas que resolvemos
- Um protótipo de IA funciona na demo, mas não com dados reais.
- Ninguém sabe dizer se uma mudança de prompt ou de modelo melhorou ou piorou as respostas.
- Custo e latência de inferência são imprevisíveis.
- Dados sensíveis podem estar chegando a um modelo externo.
Competências
- Integração de LLMs e retrieval (RAG)
- Conjuntos de avaliação e testes de regressão
- Pipelines de dados para treino e retrieval
- Serving de modelos, cache e controle de custos
- Guardrails e regras de tratamento de dados
O que fica com você
- Integração em produção por trás da sua API
- Uma suíte de avaliação com linha de base
- Dashboards de custo e latência
- Documentação do fluxo de dados