Arquitetura, implantação e otimização de modelos de IA, com foco em Machine Learning (ML) e Large Language Models (LLMs);
Desenvolvimento e ajuste fino (fine-tuning) de modelos de IA, utilizando técnicas avançadas de RAG (Retrieval-Augmented Generation), LoRA, quantização e distilação;
Integração de modelos de IA em pipelines produtivos, garantindo escalabilidade, segurança e eficiência computacional;
Monitoramento e manutenção de modelos em produção, aplicando MLOps para gestão do ciclo de vida dos modelos;
Colaboração com equipes de desenvolvimento backend, garantindo interoperabilidade entre os modelos de IA e os sistemas baseados em Java e arquiteturas orientadas a serviços;
Análise e engenharia de dados, garantindo a qualidade e a curadoria dos dados para o treinamento de modelos de IA.