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Guilherme Montanari

Software Engineer | AI & Machine Learning Specialist

Desenvolvedor focado em construir sistemas inteligentes, escaláveis e resilientes. Minha experiência une a engenharia de backend robusta com o desenvolvimento de agentes de IA de última geração, sempre priorizando a observabilidade e a qualidade de produção.

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🛠 Tech Stack & Expertise

  • AI Engineering: LangGraph (Agentes), DSPy (Prompt Optimization), Pydantic AI (Structured Output), LLM Integration.
  • Observability & Ops: LangFuse (Tracing & Evals), MLOps pipelines.
  • Backend & API: Python (Expert), FastAPI, SQLModel, Asynchronous Architectures.
  • Data & Machine Learning: TensorFlow, OpenCV, Scikit-Learn, Pandas, NumPy.
  • Infra & Ferramentas: PostgreSQL, Git, Docker.

🚀 Projetos em Destaque

  • Autonomous AI Agents: Desenvolvimento de sistemas multi-agente utilizando LangGraph para fluxos orquestrados e resilientes. Foco na integração de Pydantic AI para garantir tipagem forte e validação de dados em pipelines de LLM.
  • Prompt Optimization Engine: Implementação de estratégias de otimização programática com DSPy, visando substituir o ajuste manual de prompts por processos sistemáticos de melhoria de assertividade.
  • AI Observability Framework: Estruturação de ambientes com LangFuse para monitoramento de latência, controle de custos e avaliação contínua (evals) de modelos em produção.
  • Industrial Computer Vision: Sistema de monitoramento em tempo real para controle de qualidade, utilizando processamento de stream com OpenCV para extração de KPIs industriais.
  • Predictive Market Analysis: Modelo de Deep Learning (TensorFlow) para análise de séries temporais com suporte a decisões quantitativas.

💡 Architecture Approach

Minha abordagem de desenvolvimento baseia-se na construção de sistemas altamente observáveis e previsíveis. Acredito que a transição de protótipos de IA para produtos corporativos exige:

  1. Estruturação: Uso de tipagem forte (Pydantic) para garantir a integridade dos dados.
  2. Orquestração: Fluxos cíclicos e controlados (LangGraph).
  3. Validação: Ciclos de avaliação programática (DSPy + LangFuse) em vez de testes manuais.

📈 Status

Aprimorando constantemente a integração entre agentes autônomos e sistemas transacionais.


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