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

01

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.
02

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.
03

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.
04

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.
05

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.
06

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.
07

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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