Engenharia selecionada
Experiência de engenharia selecionada.
Exemplos da experiência de engenharia de João, incluindo trabalhos anteriores à Gald Code. Os resumos descrevem problemas, contribuições e funcionalidades previstas — não resultados de clientes verificados nem uma lista de entregas da Gald Code.
Estudos de caso
Plataforma de Reconstrução 3D
- Computer Vision
- LiDAR
- Photogrammetry
- Machine Learning
Experiência do fundador · Situação de implantação e escopo de divulgação a confirmar para este exemplo.
- Problema
- Ambientes físicos precisavam virar ativos digitais mensuráveis, capturados com dispositivos comuns em vez de equipamentos especializados.
- Sistema
- Um pipeline de captura a reconstrução que transforma imagens e dados de profundidade em representações 3D utilizáveis.
- Abordagem de engenharia
- Fotogrametria combinada com profundidade LiDAR e refinamento aprendido, com processamento dividido em etapas assíncronas para que o trabalho pesado nunca travasse a aplicação.
- Desafio técnico
- Condições de captura inconsistentes: iluminação, movimento, cobertura incompleta e ruído degradam a reconstrução, então o pipeline precisava falhar bem e orientar capturas melhores.
- Contribuição de João
- Engenharia completa do pipeline de processamento e sua integração ao produto.
- Funcionalidade prevista
- Espaços e objetos reais viram referências digitais que o time pode inspecionar, medir e reutilizar.
Simulação Estética com IA
- Computer Vision
- Machine Learning
- Facial Analysis
Experiência do fundador · Situação de implantação e escopo de divulgação a confirmar para este exemplo.
- Problema
- Profissionais precisavam mostrar um resultado visual plausível de um procedimento localizado antes de realizá-lo.
- Sistema
- Um sistema de visão que identifica regiões e sub-regiões faciais e as manipula de forma controlada e reversível.
- Abordagem de engenharia
- Detecção e segmentação de regiões alimentando manipulação paramétrica, mantendo cada alteração restrita a uma área anatomicamente coerente em vez de um filtro genérico.
- Desafio técnico
- Credibilidade: a simulação precisa respeitar identidade e anatomia, e pequenos artefatos destroem a confiança instantaneamente.
- Contribuição de João
- Pipeline de visão computacional e lógica de simulação.
- Funcionalidade prevista
- Uma conversa entre profissional e cliente baseada em algo visual, não em descrição verbal.
Agente Operacional de Mensageria
- AI Agents
- Tool Calling
- Payments
- Automation
Experiência do fundador · Situação de implantação e escopo de divulgação a confirmar para este exemplo.
- Problema
- Pedidos operacionais rotineiros chegavam por mensagem e exigiam trabalho manual.
- Sistema
- Um agente conversacional que entende a intenção e executa ações reais dentro dos sistemas da empresa.
- Abordagem de engenharia
- Tool calling conectando conversas a agendamento, confirmações, links de pagamento e ações em APIs externas.
- Desafio técnico
- Confiabilidade diante da ambiguidade — um agente que age precisa saber quando não está confiante o suficiente para agir.
- Contribuição de João
- Arquitetura do agente, camada de ferramentas e integrações.
- Funcionalidade prevista
- Pedidos operacionais resolvidos por conversa, com humanos cuidando das exceções em vez da rotina.
Sistema de IA para Negociação
- AI Agents
- Negotiation
- Decision Systems
Experiência do fundador · Situação de implantação e escopo de divulgação a confirmar para este exemplo.
- Problema
- Decisões de negociação eram tomadas por intuição, sem uma forma consistente de avaliar alternativas e concessões.
- Sistema
- Um sistema de IA especializado, fundamentado em frameworks consolidados como BATNA.
- Abordagem de engenharia
- Raciocínio de domínio codificado como estrutura explícita — alternativas, valores de reserva, caminhos de concessão — com o modelo raciocinando dentro desse enquadramento.
- Desafio técnico
- Manter o sistema ancorado: modelos genéricos tendem a respostas agradáveis, o oposto de um bom apoio à negociação.
- Contribuição de João
- Desenho do sistema, estrutura de raciocínio e avaliação.
- Funcionalidade prevista
- A preparação de negociação vira algo analítico e repetível em vez de improvisado.
Sistema de Inteligência Documental
- OCR
- Document AI
- Multimodal
Experiência do fundador · Situação de implantação e escopo de divulgação a confirmar para este exemplo.
- Problema
- Informações críticas do negócio estavam presas em documentos, manuscritos e registros especializados.
- Sistema
- Um pipeline de extração e compreensão que transforma documentos em dados estruturados e verificáveis.
- Abordagem de engenharia
- OCR combinado com compreensão multimodal e extração restrita a schema, com pontuação de confiança para enviar campos incertos à revisão humana.
- Desafio técnico
- Manuscritos, digitalizações e layouts fora do padrão quebram extrações ingênuas; o sistema precisava degradar para revisão, não para dado errado.
- Contribuição de João
- Arquitetura do pipeline, lógica de extração e fluxo de revisão.
- Funcionalidade prevista
- Documentos deixam de ser arquivo morto e viram fonte operacional de dados.
Plataforma de Streaming Interativo
- Real-time
- Streaming
- WebSockets
- Scale
Experiência do fundador · Situação de implantação e escopo de divulgação a confirmar para este exemplo.
- Problema
- Audiências ao vivo precisavam participar de uma transmissão compartilhada com interações responsivas.
- Sistema
- Uma plataforma em tempo real com interação ao vivo, jogos durante a transmissão e rankings atualizados continuamente.
- Abordagem de engenharia
- Backend e sistemas de interação em tempo real conectando streaming, jogos e rankings ao vivo.
- Desafio técnico
- Picos de concorrência são instantâneos, não graduais — o sistema precisava se manter estável quando todos agem no mesmo segundo.
- Contribuição de João
- Backend em tempo real e sistemas de interação.
- Funcionalidade prevista
- Audiências ao vivo participam em vez de apenas assistir.
Plataforma de Inteligência de Varejo
- Geolocation
- Crowdsourcing
- Mobile
- Data
Experiência do fundador · Situação de implantação e escopo de divulgação a confirmar para este exemplo.
- Problema
- Preço e disponibilidade mudam localmente e o tempo todo, e nenhuma fonte única acompanha isso.
- Sistema
- Uma plataforma colaborativa e sensível à localização que coleta, valida e disponibiliza dados de varejo.
- Abordagem de engenharia
- Captura mobile alimentando um modelo de dados geoespacial, com pontuação de contribuição e regras de validação para manter a informação confiável.
- Desafio técnico
- A qualidade do dado é o produto: sem validação, informação colaborativa vira ruído rapidamente.
- Contribuição de João
- Backend, modelo de dados, geolocalização e integração mobile.
- Funcionalidade prevista
- A realidade comercial local fica visível e consultável quase em tempo real.
Nenhuma identidade de cliente, logo, métrica ou detalhe proprietário é publicado. Especificidades podem ser discutidas diretamente, dentro dos limites de cada acordo.
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