Arquitetura de dados, analytics e automação inteligente, incluindo sistemas multi-agente de IA já em produção real. Sócio com profundidade técnica em .NET/Python/Node.js, cloud e DevOps.
Modelagem dimensional, lakehouse, governança de dados, lineage. Snowflake, BigQuery, Databricks, S3+Athena.
Airflow, dbt, Fivetran, código próprio quando faz sentido. Idempotente, observável, com testes.
Orquestração de 10-100+ agentes especializados (Claude / GPT / modelos locais) com memória vetorial, guardião de privacidade, fail-safe. Já em produção interna da V2W (OpenClaw).
Quando RPA puro não basta. Combinação com LLM pra entender documento, decidir, agir.
Dashboards que sustentam decisão, não que ornamentam apresentação.
Falta arquitetura ou padrão. Refazemos a base sem parar o que já roda.
Mapeamos casos de uso reais, fazemos PoC em 2-4 semanas com métricas, decide-se ROI antes de scale.
Construção do data hub que vira fonte da verdade.
Análise honesta: às vezes RPA basta, às vezes precisa LLM, às vezes só não compensa.
Sim. OpenClaw é um sistema multi-agente interno da V2W: 60+ agentes especializados em projetos diferentes, memória vetorial local, guardião de privacidade que filtra dados sensíveis antes de qualquer chamada cloud. Não é PoC, está em uso diário.
Os três. Cloud (Claude, GPT) pra capacidade. Local (Qwen, Llama via Ollama) pra dados sensíveis ou custo. Roteador interno decide.
Trabalhamos em .NET, Python, Node.js, Go. Frontend React/Next/Vue. Cloud AWS, GCP, Azure. Quando o cliente já tem stack, respeitamos.
PoC de uso de LLM: 2-4 semanas. Pipeline de dados completo: 6-12 semanas. Sistema agente em produção: 8-16 semanas.
Tema central. Guardião que filtra PII, prompts auditáveis, opção de modelo local pra dados sensíveis, DPO no loop.
Conversa inicial consultiva, sem custo. Vamos entender seu contexto antes de qualquer proposta.
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