V2W

Data & AI. Tecnologia própria em produção, não apresentação de slide.

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.

Frente: Data & AI Atende em PT/EN/ES Belo Horizonte · remoto

O que entregamos

Arquitetura de dados moderna (camadas raw/silver/gold)

Modelagem dimensional, lakehouse, governança de dados, lineage. Snowflake, BigQuery, Databricks, S3+Athena.

Pipelines ETL/ELT robustos

Airflow, dbt, Fivetran, código próprio quando faz sentido. Idempotente, observável, com testes.

Sistemas multi-agente de IA em produção

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).

Automação inteligente de processos (RPA + IA)

Quando RPA puro não basta. Combinação com LLM pra entender documento, decidir, agir.

Analytics e BI (Power BI, Looker, Metabase)

Dashboards que sustentam decisão, não que ornamentam apresentação.

Quando faz sentido contratar a V2W

Time de dados existe mas projetos demoram demais

Falta arquitetura ou padrão. Refazemos a base sem parar o que já roda.

Querendo usar LLM mas não sabe por onde começar

Mapeamos casos de uso reais, fazemos PoC em 2-4 semanas com métricas, decide-se ROI antes de scale.

Multiplas fontes (ERP, CRM, planilhas) sem visão única

Construção do data hub que vira fonte da verdade.

Operação manual cara que poderia ser automatizada

Análise honesta: às vezes RPA basta, às vezes precisa LLM, às vezes só não compensa.

Perguntas frequentes

Vocês têm IA própria rodando?

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.

Usam Claude, GPT ou modelos locais?

Os três. Cloud (Claude, GPT) pra capacidade. Local (Qwen, Llama via Ollama) pra dados sensíveis ou custo. Roteador interno decide.

Implementam em qualquer stack?

Trabalhamos em .NET, Python, Node.js, Go. Frontend React/Next/Vue. Cloud AWS, GCP, Azure. Quando o cliente já tem stack, respeitamos.

Qual o tempo até primeiro valor?

PoC de uso de LLM: 2-4 semanas. Pipeline de dados completo: 6-12 semanas. Sistema agente em produção: 8-16 semanas.

E LGPD com IA?

Tema central. Guardião que filtra PII, prompts auditáveis, opção de modelo local pra dados sensíveis, DPO no loop.

Quer IA que entrega, não que demonstra?

Conversa inicial consultiva, sem custo. Vamos entender seu contexto antes de qualquer proposta.

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