Curso de Engenheiro de IA Forward Deployed: Delimitação, Construção e Implantação de Sistemas de IA em Produção

O Engenheiro de IA Forward Deployed

• O papel em comparação com engenheiros de ML e engenheiros de soluções.
• Assumir a responsabilidade pelos resultados, em vez de apenas pelas marcos de entrega.
• Trabalhando com equipes de produto, pesquisa e segurança.

Descoberta em Ambientes Corporativos Complexos

• Acompanhando um fluxo de trabalho de ponta a ponta.
• Mapeando sistemas, dados e handoffs (passagens de bastão).
• Identificando a restrição que bloqueia o valor.

Delimitação e Priorização de Problemas

• Qualificar casos de uso para viabilidade.
• Classificar fluxos de trabalho candidatos em relação ao esforço necessário.
• Escolher o primeiro fluxo de trabalho para validação.

Enquadramento de Valor e Critérios de Aceitação

• Estabelecendo a linha de base das métricas antes de qualquer construção.
• Linguagem do caso de negócio para patrocinadores financeiros.
• Definindo critérios de aceitação com os usuários.

Seleção de Modelos: Fronteira e Pesos Abertos

• Comparando GPT-6, Claude 5.5 e modelos abertos.
• Compromissos entre contexto, latência e custo unitário.
• Quando regras de dados exigem modelos hospedados localmente.

Engenharia de Contexto e Design de Prompts

• Estruturando instruções para um comportamento confiável.
• Montando o contexto a partir dos sistemas de registro (systems of record).
• Cachê de prompts e minimização de tokens.

Busca e Ancoragem em Conhecimento (Retrieval)

• Chunking e indexação de conteúdo corporativo.
• Busca híbrida, reclassificação (reranking) e citação.
• Avaliando a busca separadamente da geração.

Agentes e Uso de Ferramentas

• Design de ferramentas e interfaces tipadas.
• Construindo com os SDKs de agentes da OpenAI e Claude.
• Aprovações, novas tentativas e tratamento de falhas.

MCP e Integração Corporativa

• A revisão do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) de 28/07/2026.
• Construindo e protegendo servidores MCP.
• Gerenciando permissões de ferramentas em relação à identidade corporativa.

Avaliação como Linguagem de Entrega

• Conjuntos de referência (golden sets) construídos a partir de trabalho real.
• Score automático e juízes LLM.
• Portas de lançamento vinculadas a limiares de avaliação.

Guardrails, Segurança e Supervisão Humana

• Guardrails nas camadas de prompt, ferramenta e política.
• Pontos de escalonamento e revisão humana.
• Trilhas de auditoria e obrigações de tratamento de dados.

Arquitetura de Implantação no Ambiente do Cliente

• Restrições de identidade, rede e residência de dados.
• Gateway de modelos e abstração multi-provedora.
• Infraestrutura como código e processo de lançamento.

Observabilidade, Custo e Economia de Tokens

• Rastreando execuções de agentes e chamadas de ferramentas.
• Dashboards para qualidade e gastos.
• Reduzindo custos sem perder qualidade.

Adoção e Mudança

• Habilitação para as pessoas que executam o trabalho.
• Redes de campeões e ciclos de feedback.
• Medindo a velocidade de adoção.

Do Engajamento para a Capacidade Reutilizável

• Empacotando fluxos de trabalho comprovados.
• Playbooks, blueprints e aceleradores.
• Passagem de responsabilidades para as equipes internas.