Liderar a construção e evolução de sistemas de AI em produção, combinando pipelines de dados batch e streaming, serviços backend e deploy de modelos de machine learning e LLMs.
Projetar e implementar pipelines robustos de ingestão, transformação e disponibilização de dados estruturados, semi-estruturados e não estruturados, com foco em aplicações de AI generativa, RAG e analytics avançado.
Desenvolver serviços backend escaláveis para inferência em tempo real e batch, utilizando APIs REST/gRPC/GraphQL, garantindo versionamento, observabilidade e SLAs.
Projetar arquiteturas distribuídas orientadas a eventos para aplicações inteligentes, utilizando ferramentas como Kafka, Pub/Sub, Kinesis ou SQS/SNS.
Definir padrões e boas práticas para bancos relacionais, não relacionais e vetoriais, incluindo modelagem de embeddings, feature stores e estratégias de retrieval para RAG.