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Sou de Belo Horizonte. Comecei fazendo deploy de sistema em telecom, passei por infraestrutura, e desde 2021 estou na mesma fintech: entrei júnior, virei sênior no caminho.

Hoje cuido, junto com o time, da plataforma que roda os pagamentos: Kubernetes na AWS e no GCP, Terraform, ArgoCD, esteiras de CI/CD. Quando precisa, coloco a mão nas APIs também.

Procuro entregar as demandas do dia a dia sem perder a pergunta de fundo: isso gera valor pra alguém? Pra mim, valor é o de uma boa automação: a pessoa sente que a tarefa ficou mais leve, que o tempo dela rendeu. Conhecimento técnico conta muito, mas o que fica é isso.

Estou numa fase de entender onde me encaixo no trabalho que a IA está criando, e isso me empolga: é um momento de construção. Sigo gente que constrói em público, como Andrej Karpathy e Matt Pocock, e presto atenção nas pequenas coisas que eles montam pro próprio dia a dia. A autosearch-hitl nasceu assim: li o autoresearch do Karpathy e pensei "isso serve pra qualquer coisa que tenha métrica". Depois descobri que outras pessoas já tinham chegado em ideias parecidas por outros caminhos. Na hora, foi uma sacada genuína, e foi divertido.

Trabalho num setor onde segurança vem primeiro e as mudanças andam com calma, por bons motivos. A pergunta que me guia com IA é essa: como testar uma ideia com segurança e custo baixo, e mostrar o valor dela aos poucos?

• wiki operada por LLMsuma wiki que se mantém sozinha no GKE, com custo aberto por repositório
• autosearch-hitlagente que otimiza por métrica e devolve a decisão pro humano
• benchmark de modelosjuiz cego, fixture congelada e o custo real de cada modelo

Fora do expediente, uso as mesmas ferramentas em escala de família: montei um CRM com IA pro hortifruti do meu irmão. Público diferente, mesma regra: se não medir, não melhorou.

A curiosidade não desliga: num dia é artigo científico e modelo novo, no outro é filosofia ou história. E samba antigo, de preferência sabendo a história de como ele surgiu.