Currículo afirma. Código prova.
Hoje sou Gerente de Engenharia e Engineering Staff na Luby, acumulando AI Engineering Lead, SRE e Cibersegurança, com dez engenheiros sob minha condução em programa estratégico para banking, fintech e varejo. Assumi as duas frentes de propósito: quem responde pelo prazo é quem assina o desenho. Cheguei, medi a maturidade de engenharia como o maior risco do programa e construí a esteira do zero, com quality gate bloqueante, SAST cobrindo OWASP Top 10, SCA, secret scanning e deploy canary e blue-green com rollback automático. Em três meses a cobertura de teste saiu de 0 para 82%, o lead time caiu de 14 dias para 2 e o change failure rate de 25% para 5%. Sobre essa base opero uma fábrica de software com agentes de IA auditáveis: spec-driven development, guardrails por hook, MCP federando ferramentas, uma branch por agente com handoff via Pull Request e audit trail em JSONL. Sou hands-on nisso: DevOps e DevSecOps na mão, escrevendo pipeline, IaC e o gate que reprova o meu próprio Pull Request, em AWS, Azure e GCP. O threat modeling de LLM cobre prompt injection, data leakage e exfiltração com o mesmo rigor que eu aplico numa API de pagamento.
Minha carreira foi feita atravessando camadas, e cada uma deixou algo que a anterior não dava. Comecei em suporte N1, N2 e N3 em telecom, redes e hardware, atendendo chamado com SLA correndo e gente do outro lado esperando. Depois virei Gerente de TI numa rede de varejo farmacêutico, com infraestrutura on-premise 24x7, link entre lojas, matriz e centro de distribuição, e disponibilidade contratada com fornecedor, que é quando você descobre que uptime tem preço e cláusula. Fui para desenvolvimento backend e mobile porque precisava saber escrever o que até ali eu só sustentava. Em 2015 entrei em cibersegurança em tempo integral por uma Autoridade Certificadora, onde criptografia, confiança e conformidade são literalmente o produto que a empresa vende. Hardware, código e governança, nessa ordem. É de onde vem a leitura de ponta a ponta que eu uso hoje.
O que cresceu depois disso foi o tamanho do problema. No Itaú era privilégio excessivo em banco regulado, que caiu 42%, com a remoção de acesso saindo de cinco dias para menos de 48 horas. No Mercado Pago, a biblioteca core mobile usada em quatro países derrubava a conversão do checkout, e as falhas críticas caíram 55%. Na PagoNxt eu peguei uma maquininha com 65% de sucesso transacional, ou seja, um a cada três lojistas sem receber, e levei para 92% em oito meses. No PicPay, um checkout em que a segurança tinha entrado depois do desenho e precisou voltar para dentro dele. Na Compass UOL eram quinze engenheiros e uma conta de cloud fora de controle, com corte de 20% a 35% sem perder disponibilidade. Na Creditas, IAM e AppSec sob regulação com SailPoint no núcleo do IGA, e 45% menos acesso acima do necessário.
Boa parte dessas passagens é consultoria e fábrica de software, onde o ciclo pertence ao programa e não ao contrato de trabalho. No resto existe um padrão que eu assumo: sou chamado quando o número está ruim e alguém precisa responder por ele, e trabalho de virada tem começo e fim. O que eu meço não é quanto tempo fiquei, é se o time seguiu sem mim e se o número continuou de pé depois. Por isso o que eu construo sai com gate, evidência e documentação, para não virar dependência de quem escreveu.
Lidero pessoas e arquitetura com o mesmo cuidado. Times de 10 a 15 engenheiros entre desenvolvimento, segurança, QA e dados, com ritual de time, 1:1, PDI, trilha de carreira, OKR desdobrado e DORA reportado a C-Level. Transito da conversa com o engenheiro para a conversa com auditoria e diretoria sem precisar de intérprete em nenhuma das duas pontas, porque já trabalhei nas duas.
Seis coisas aparecem em tudo que eu construo, e são o que eu levo para um time.
Primeiro a solução explicável, depois a medição de quanto o modelo agrega sobre ela. Num incidente às 3h da manhã eu preciso de uma conclusão que dê para contestar linha por linha, e é justamente aí que um score sem rastro não ajuda ninguém a decidir.
Precisão e recall que não dão para calcular são opinião com aparência de número. Por isso os meus geradores de dado sintético plantam o problema de propósito: eu sei onde ele está antes de rodar a detecção, então dá para dizer o que passou e o que escapou.
Benchmark, cobertura e qualidade de saída de LLM entram como gate de regressão: se o número piora, o Pull Request reprova. Sem isso o README vira a foto de um dia bom que ninguém revalidou desde então.
Superfície de ataque se decide no desenho. Threat modeling antes da primeira linha, identidade e menor privilégio dentro do modelo de domínio, segredo fora do código, e SAST, SCA e DAST configurados para bloquear merge. Quando uma vulnerabilidade chega em produção, quase sempre a decisão que a permitiu foi tomada meses antes, num diagrama que ninguém questionou.
Em fintech e banking a operação é 24x7 e a auditoria não marca hora. ISO 27001, PCI-DSS, LGPD e BACEN entram como gate de CI, com a trilha de evidência gerada pelo próprio pipeline no momento em que a coisa acontece, e não reconstruída depois. O que sustenta plantão é SLO com erro orçado, rollback já ensaiado e postmortem que procura causa, não culpado.
OKR desdobrado até a tarefa, DORA reportado a C-Level e PDI com trilha que a pessoa consegue enxergar sem precisar me perguntar. Uso KPI de time para achar gargalo no fluxo, nunca para ranquear gente. Conduzi de 10 a 15 engenheiros entre desenvolvimento, segurança, QA e dados.
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