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Duração 28 horas
Programa do Curso
O Engenheiro Avançado de IA (Forward Deployed Engineer)
- O papel em comparação com engenheiro de ML e engenheiro de soluções
- Assumir a responsabilidade pelos resultados, não apenas por marcos de entrega
- Trabalhando com equipes de produto, pesquisa e segurança
Descoberta em Ambientes Corporativos Complexos
- Acompanhar um fluxo de trabalho de ponta a ponta
- Mapear sistemas, dados e transferências de responsabilidade
- Identificar a restrição que impede a geração de valor
Delimitação do Problema e Priorização
- Qualificar casos de uso em termos de viabilidade
- Avaliar fluxos de trabalho candidatos com base no esforço
- Escolher o primeiro fluxo de trabalho a ser validado
Quadro de Valor e Critérios de Aceitação
- Estabelecer métricas base antes de qualquer construção
- Terminologia de caso de negócio para patrocinadores financeiros
- Definir 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 as regras de dados forçam modelos hospedados localmente
Engenharia de Contexto e Design de Prompts
- Estruturando instruções para comportamento confiável
- Montando o contexto a partir dos sistemas de registro (systems of record)
- Cache de prompts e minimização de tokens
Recuperação e Fundamentação de Conhecimento (Retrieval and Knowledge Grounding)
- Fragmentação (chunking) e indexação de conteúdo corporativo
- Busca híbrida, reclassificação (reranking) e citação
- Avaliando a recuperação 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 (retries) e tratamento de falhas
MCP e Integração Corporativa
- A revisão de 28 de julho de 2026 do Protocolo de Contexto de Modelo (Model Context Protocol)
- Construindo e protegendo servidores MCP
- Gerenciando permissões de ferramentas contra a identidade corporativa
Avaliação como Linguagem de Entrega
- Conjuntos de referência (golden sets) construídos a partir do trabalho real
- Pontuação automatizada e juízes de LLM
- Portas de liberação (release gates) vinculadas a limites de avaliação
Medidas de Segurança, Segurança e Supervisão Humana
- Medidas de segurança (guardrails) em 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-fornecedor
- Infraestrutura como código (IaC) e processo de liberação
Observabilidade, Custo e Economia de Tokens
- Rastreando execuções de agentes e chamadas de ferramentas
- Painéis de controle (dashboards) para qualidade e gastos
- Reduzindo custos sem perder qualidade
Adoção e Mudança
- Habilitação das pessoas que realizam o trabalho
- Redes de campeões e ciclos de feedback
- Mensurando a velocidade de adoção
Do Engajamento à Capacidade Reutilizável
- Empacotando fluxos de trabalho comprovados
- Playbooks, blueprints e aceleradores
- Passando a responsabilidade para as equipes internas
Requisitos
- Proficiência em Python, incluindo o trabalho com APIs e ambientes virtuais
- Familiaridade com plataformas de nuvem, contêineres e controle de versão
- Experiência anterior chamando uma API de LLM ou construindo uma funcionalidade baseada em prompt
- Entendimento básico de sistemas corporativos, como CRM, ERP ou plataformas de tickets
Público-Alvo
- Engenheiros avançados de implantação e engenheiros de IA aplicada
- Engenheiros de software que estão migrando para a entrega de IA voltada ao cliente
- Consultores técnicos e arquitetos de soluções responsáveis por implantações de IA
- Engenheiros de plataforma que suportam cargas de trabalho de IA em produção
Treinamento Corporativo Personalizado
Soluções de treinamento projetadas exclusivamente para empresas.
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- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
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