Currículo afirma. Código prova.
Hoje sou Engineering Staff, AI Engineering Lead, SRE e Cibersegurança na Luby, conduzindo time multidisciplinar de 10 engenheiros em programa estratégico para clientes de banking, fintech e varejo. Opero uma fábrica de software com agentes de IA auditáveis, spec-driven development, guardrails por hook, MCP federando ferramentas, RAG e LLMOps. Threat modeling para LLM: prompt injection, data leakage e exfiltração.
A origem importa. Comecei em suporte técnico N1, N2 e N3 em telecom, redes e hardware. Passei por gerência de TI com infraestrutura on-premise 24x7, depois desenvolvimento backend, mobile Android e iOS, e há 9 anos entrei em cibersegurança numa Autoridade Certificadora, onde confiança, criptografia e conformidade são o próprio produto. Do hardware ao código à governança, camada por camada. É de onde vem a leitura de ponta a ponta.
Lidero pessoas e arquitetura com o mesmo cuidado. Times de 10 a 15 engenheiros entre desenvolvimento, segurança, QA e dados, com rituais, 1:1, PDI e trilha de carreira, OKR desdobrado e métricas DORA reportadas a C-Level.
Quatro coisas aparecem em tudo que eu construo, e são o que eu levo para um time.
Primeiro a solução explicável, depois a medição de se o modelo agrega. Nessa ordem, sempre. Num incidente às 3h você precisa de uma conclusão com a qual possa discutir, não de um score em que precise acreditar.
Se não dá para calcular precisão e recall, é opinião. Meus geradores de dado sintético plantam o problema de propósito, justamente para que a detecção seja verificável.
Benchmark, cobertura e qualidade de LLM entram como gate de regressão. Número que ninguém defende envelhece em silêncio.
Não etapa, não checklist, não gate no fim. Se ela só aparece antes do deploy, já é tarde.
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