Serviços

Engajamentos flexíveis — de uma revisão pontual a uma parceria contínua. Tudo começa com entender o seu contexto e os seus objetivos.

Plataforma de Entrega / CI-CD

Esteiras de CI/CD como produto: templates centrais reutilizáveis, autenticação keyless e migração incremental sem downtime.

  • Golden pipelines: reusable workflows e composite actions para toda a org
  • Autenticação OIDC/keyless — sem chave estática em pipeline
  • Migração viva entre esteiras (sistemas em paralelo, zero downtime)
  • Segurança embutida: scan de vulnerabilidades e segredos no fluxo

Onboarding de serviço: semanas → minutos · deploy do serviço crítico −50% · empacotamento −80% (fintech em escala, ~70 repos)

Kubernetes & GitOps

Operação de Kubernetes em escala com Git como fonte de verdade.

  • Multi-cluster (EKS/GKE) com GitOps (ArgoCD) e app-of-apps
  • Autoscaling com HPA/KEDA e nós 100% Spot (custo)
  • Service mesh (Istio/mTLS), Vault/External Secrets e identidade por workload
  • Rollback confiável: git revert + helm rollback com histórico

~100 nós em produção (100% Spot) · centenas de aplicações em GitOps · ~1,8 mil pods (ordens de grandeza)

Observabilidade & SRE

Diagnóstico e confiabilidade de sistemas em produção sob carga real.

  • RCA com separação código vs infra — sem mascarar sintoma
  • SLOs e Synthetic Monitoring como fonte de verdade
  • OpenTelemetry, Prometheus/Grafana e APM enterprise
  • FinOps de observabilidade: instrumentação sem desperdício

Restart-loop crítico destravado (causa: event loop, não recurso) · ~265 GB de RAM superalocada recuperada

IaC & FinOps

Infraestrutura 100% como código, multi-cloud, com custo sob governança.

  • Terraform multi-projeto e multi-org (AWS e GCP)
  • Ambientes de homologação efêmeros (sobem de manhã, destroem à noite)
  • Detecção de drift: consistência código × nuvem validada em 100%
  • IAM as code e segredos centralizados

~50 projetos cloud governados por código · ~99% de consistência código × nuvem · HML efêmero (FinOps)

AI Platform / LLMOps

A plataforma que serve workloads de IA — construída sobre o chassi que já existe.

  • Ciclo de ML em produção: training → predict → evaluate
  • Serving de LLM custo-zero (Ollama/CPU) com caminho para GPU (vLLM)
  • RAG com pgvector, embeddings e retrieval instrumentado
  • Evolução para LLMOps maduro: registry, eval contínuo e gates de qualidade

Modelos em produção (recomendação, antifraude, clusterização) · serving de LLM e RAG operacionais

Mentoria & Tech Strategy

Apoio à liderança técnica e desenvolvimento de engenheiros sêniores.

  • Decisões de plataforma: build vs buy, escolha de stack
  • Roadmap de evolução de arquitetura e migrações de baixo risco
  • Sessões 1:1 para tech leads e engenheiros em crescimento
  • Revisão de design docs e ADRs

Perguntas frequentes

Como funciona um engajamento de consultoria?

Começa com uma conversa inicial de 30 minutos para entender contexto e objetivos. A partir daí desenho a proposta: diagnóstico pontual, projeto com escopo fechado ou acompanhamento contínuo — sempre com entregáveis claros e transferência de conhecimento para o time.

Quais formatos de contratação existem?

Três formatos: avaliação pontual (ex.: review de arquitetura ou de esteira de CI/CD), projeto fechado (ex.: migração de plataforma, implantação de observabilidade) e retainer mensal (atuação recorrente como engenheiro de plataforma sênior do time).

O atendimento é remoto?

Sim, 100% remoto — para empresas no Brasil e no exterior (português e inglês).

O que é platform engineering e por que a minha empresa precisaria disso?

É tratar a infraestrutura e a esteira de entrega como produto: pipelines reutilizáveis, Kubernetes com GitOps, observabilidade e custo sob controle. O resultado prático é time entregando mais rápido com menos incidente — deploys que caem de horas para minutos e onboarding de serviços de semanas para minutos.

Minha empresa quer usar IA. Por onde começar?

Pela plataforma, não pelo modelo. A tese: o chassi (Kubernetes, CI/CD, observabilidade, IaC) é o que serve workloads de IA com segurança e custo controlado — as peças de IA (serving de LLM, RAG, ciclo de ML) são aditivas sobre ele. Uma conversa de 30 minutos já mapeia o seu ponto de partida.

Como começamos?

Agende uma conversa inicial de 30 minutos pelo site (Calendly) ou envie o contexto pelo formulário de contato. Respondo pessoalmente, em geral em até um dia útil.

Não sabe qual formato faz sentido?

Sem problema. Em uma conversa inicial entendemos o desafio e desenhamos o engajamento certo para o momento do seu time.

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