CONTEÚDO FRAGMENTADO
Ferramentas isoladas
Bibliotecas sem contexto, projetos de brinquedo e uma falsa sensação de progresso.
Engenharia de IA para o mundo real
Pare de estudar
ferramentas. Construa
sistemas de IA.
Uma jornada prática para profissionais de tecnologia que querem dominar ML Engineering, MLOps e IA — e disputar as melhores vagas do mundo.
12módulos conectados
03labs de produção
01portfólio real
SUA JORNADA
Do Python ao
AI Engineer
18%concluído
01
Engenharia de softwarePython · APIs · Testes
✓02
Dados para produçãoSQL · Pipelines · Quality
→03
Machine LearningModelos · Avaliação · Serving
·PRÓXIMO PASSOLab: Pipeline de features em produção
↗// APRENDA · CONSTRUA · PUBLIQUE · EVOLUA
[ 01 — A REALIDADE ]
O mercado não paga por
certificados.
Ele paga por profissionais que entendem o problema, tomam boas decisões e entregam sistemas confiáveis.
É isso que você vai aprender a fazer aqui.
FORMAÇÃO SISTÊMICA
Engenharia de ponta a ponta
Dados, modelos, produção, negócio e carreira conectados em uma jornada coerente.
[ 02 — O MAPA ]
Uma trilha. Doze competências.
Um novo nível profissional.
Você não precisa aprender tudo ao mesmo tempo. Precisa aprender na ordem certa, construindo evidências a cada etapa.
01BASE
Python & Software
Código robusto, APIs, testes e arquitetura.
PYTHONFASTAPIGIT
02DADOS
Data Engineering
Pipelines confiáveis, qualidade e plataformas de dados.
SQLSPARKAIRFLOW
03MODELOS
Machine Learning
Modelagem, experimentos e avaliação com rigor.
SCIKITPYTORCHMLFLOW
04PRODUÇÃO
ML Engineering
Serving, automação, observabilidade e escala.
DOCKERCI/CDCLOUD
05INTELIGÊNCIA
GenAI & Agents
RAG, agentes, avaliações e aplicações generativas.
LLMsRAGEVALS
06LIDERANÇA
AI Systems
Arquitetura, produto, custos e decisões de negócio.
DESIGNROIENGLISH
◉RESULTADO
Um profissional capaz de construir, operar e evoluir sistemas inteligentes em empresas reais.
[ 03 — PRÁTICA REAL ]
Não assista.
Entre em produção.
Cada lab simula um problema empresarial e termina com algo funcional, testado, observável e publicável no seu portfólio.
API de inferência que aguenta produção
Do notebook ao deploy: modelo versionado, testes, observabilidade e CI/CD.
FASTAPI · DOCKER · MLFLOW
RAG com avaliação e observabilidade
Construa um sistema de retrieval que mede qualidade, latência, custo e confiança.
LLMs · VECTOR DB · EVALS
Recomendação para e-commerce
Features, modelo, API e monitoramento em um cenário empresarial completo.
PYTHON · REDIS · CLOUD
// PROJETOS QUE GERAM CONVERSAS EM ENTREVISTAS — NÃO APENAS REPOSITÓRIOS
[ 04 — SEU PONTO DE PARTIDA ]
Você não começa
do zero. Começa
do seu nível.
Escolha a base que mais se parece com você. Em segundos, veja onde sua rota para Engenharia de IA deve começar.
QUAL É A SUA BASE HOJE?
Selecione uma opção para revelar sua rota inicial.
[ 05 — CONHECIMENTO ABERTO ]
Comece agora.
Sem pagar nada.
Conteúdo técnico que respeita seu tempo: problema, decisões, implementação, testes, produção e trade-offs.
PY
→
API
→
API
TUTORIAL · 18 MIN
Do notebook à API: servindo um modelo de ML com FastAPI
Um guia completo para transformar seu experimento em um serviço testável e pronto para container.
Ler artigo →[ 06 — CARREIRA GLOBAL ]
Engenharia abre portas.
Comunicação atravessa fronteiras.
Inglês técnico, escrita, system design, portfólio e entrevistas estão integrados à formação. Porque saber construir é o começo — saber demonstrar também faz parte do trabalho.
$ evaluate --profile ai-engineer
✓ Engineering fundamentals
✓ Production portfolio
✓ Async communication
✓ Architecture storytelling
READY FOR GLOBAL OPPORTUNITIES_