O mercado está pagando caro por essa habilidade. As próximas gerações de produtos vão exigir engenheiros que sabem pensar IA no System Design.
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com aplicações práticas e diferenciais de mercado
É o caminho pra dominar a habilidade que faz a diferença entre demo bonita e sistema rodando em escala real.
Construir pipelines RAG completos, com busca híbrida (densa, esparsa, ColBERT) e chunking semântico
Decidir quando usar agente com IA e quando usar workflow determinístico, com trade-offs explícitos
Projetar guardrails pra decisões críticas
Medir qualidade do sistema de IA com níveis de evaluation em camadas, do vibe check ao LLM-as-judge
Operar em escala real, com requisitos de latência, custo e confiabilidade
Estruturar projetos aplicando padrões que valem para qualquer stack — no treinamento usamos FastAPI, Qdrant, Groq, Mem0, Langfuse e Guardrails AI como referência
Do fundamento à produção. Você não pula etapas, você constrói em camadas.
Tokenization, vector space, TF-IDF, Transformers, paper Attention Is All You Need, RAG na prática.
Busca híbrida, RRF, ColBERT, chunking semântico. API RAG completa com FastAPI, Qdrant, FastEmbed, Groq. Workflows, prompt chaining, routing, parallelization e memória.
Evaluation em camadas com Langfuse. Guardrails AI com validador customizado e semântico. Otimização, quantização e embeddings multilingual.
Você não termina a Especialização com vídeos assistidos. Termina com um sistema construído de ponta a ponta — e ainda tem desafios extras com correção pra continuar praticando em outros domínios.
Agente que ingere notícias do Yahoo Finance, processa relatórios da SEC, faz análise com filtros na busca por metadados, output estruturado e frontend que consome a API. É o projeto que conduz os 10 módulos — você constrói cada parte aplicando os conceitos na hora que aprende.
Depois do projeto-base, você ganha desafios pra exercitar a engenharia em outros domínios — começando por um sistema de atendimento ao cliente inspirado num marketplace famoso de restaurantes. Novos desafios entram ao longo do tempo, todos com repositório aberto.
Tipo de projeto que aparece em entrevista técnica.
Tem muito curso de IA no mercado. Aqui é o que muda.
Cinco níveis de evaluation: vibe check, testes de unidade, testes de integração, anotação humana, LLM-as-judge usando Langfuse. É o que separa quem sabe prompt engineering de quem sabe levar IA pra produção.
Módulo dedicado, com Guardrails AI, validador customizado, validador semântico. Em outros cursos, isso é um slide no final. Aqui é tema com horas de conteúdo.
Qdrant, FastEmbed, Groq, Langfuse, Mem0, Guardrails AI, Docling. Não é stack de 2022. Quem está no mercado hoje reconhece.
Physical AI, robótica com LLM. Conteúdo planejado pra entrar conforme o mercado avança.
Conduz a Especialização em Engenharia de IA
Engenheiro de IA com 25+ anos em tech. Processou mais de 70 milhões de documentos em produção. Trabalhou em vector database em escala. Trabalhou em um dos maiores LLM providers do mercado, fazendo customização de kernel de GPU pra extrair performance.
Conduz arquitetura e escalabilidade na Jornada Dev+Eficiente
Especialista em sistemas distribuídos e escalabilidade, 15+ anos em produção. Já desenhou sistemas que rodam em alta carga em algumas das maiores empresas do Brasil.
Criador da Dev+Eficiente · Conduz a Jornada
Senior Staff Engineer no Nubank. Criador da Dev+Eficiente e do Cognitive Driven Development (CDD). Mais de 3 mil alunos formados.
Inspirada nos métodos de treinamento dos melhores atletas: prática, feedback constante e foco real em evolução.
Direta ao ponto. Sem exageros. Você pega o conceito e vai treinar.
A masterização não vem de apenas assistir, vem de aplicar e refletir com intensão. Cenários estruturados, em níveis de complexidade variada, pra você praticar até ficar fluente.
Todos os exercícios têm vídeos de correção. E o que estiver fora deles, você pergunta no Discord e recebe resposta dos instrutores. 100% das dúvidas respondidas, sempre.
Alunos aplicando o que aprenderam direto em projetos de produção
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Tudo que você leva ao entrar agora
10 módulos · projeto-base + trilha de desafios · Conduzida por Daniel Romero
Mais de 20 cursos, 60+ horas. System Design Interview, Pilares da Escalabilidade, Arquitetura Enterprise, Resiliência, Cloud para Devs, Kubernetes, Build & Run, Troubleshooting, Testes, CDD, DDD, Refatoração, Clean Architecture e mais. Toda a base de engenharia que sustenta IA em produção.
Espaço com outros desenvolvedores para networking, troca técnica e tirar dúvidas com os instrutores.
Os módulos novos, atualizações de stack e cursos futuros entram no seu acesso sem custo adicional.
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