AI ENGINEER · GENAI
Sou estagiário de IA na Ideen e estudo Engenharia de Software na UTFPR. Construo agentes, servidores MCP e pipelines de RAG que rodam em produção, com testes, gates e segurança desde o primeiro commit.
Skills do Claude Code que levam um PEDIDO.md a um sistema rodando, e quem aprova cada etapa é um script, não o agente.
5/5 pedidos com 100% dos critérios de aceite, 4 deles inéditos
Servidor MCP único, com permissão por usuário e auditoria, que virou a porta de entrada das ferramentas dos agentes da empresa.
560+ testes automatizados no Unificador
Do protótipo em Streamlit a um agente ADK com A2A no Agent Engine: cada troca de arquitetura respondeu a um problema real.
7 arquiteturas iteradas em 7 meses
Todo projeto relevante começa com uma spec e um plano versionados no repositório, inclusive este site.
Ver exemploNa Fábrica, os testes de aceite são selados por hash antes de qualquer código. No gateway MCP, são mais de 560.
Ver exemploSaída de modelo é entrada não confiável: portões estruturais, validação de formato e nenhuma regra crítica só no prompt.
Ver exemploInfraestrutura como código, CI/CD, Kubernetes e segurança em repositórios de outros times.
Conectei o Cloud Build ao GitHub no nível da organização e liberei o pipeline de deploy de uma aplicação interna com permissões mínimas.
Migrei o deploy e os testes de uma aplicação interna do GitHub Actions para o Cloud Build, com estado remoto, e atualizei spec e README para o estado real.
Com o site em modo privado, a raiz respondia 302 e o health check do GKE derrubava o pod, e o gateway devolvia 503 em tudo. Um HealthCheckPolicy num endpoint que sempre responde 200 resolveu.
Unifiquei uma versão gerada por IA com uma versão segura: Argon2id, AES-256-GCM para dados pessoais, rate limit, RBAC com quatro papéis, admin só por bootstrap e nenhum KPI inventado no dashboard.
Se o seu time constrói com LLMs, eu quero ajudar.
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