Marcos - Professor de Tecnologia - São Paulo
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Professor e executivo experiente em Inteligencia Artificial, Vibe Code e Transformação Digital

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Sobre Marcos

Tenho mais de 25 anos de experiência no setor de tecnologia, sou Engenheiro da Computação formado pelo ITA (Instituto Tecnológico de Aeronáutica), com MBA em Transformação Digital pela FGV.

Sempre com atuação estratégica como Arquiteto de Soluções e líder técnico em grandes consultorias e empresas de grande porte, desenhando ecossistemas complexos de alta performance, plataformas de dados e integrações em ambientes multicloud (Azure, AWS e GCP).

Atualmente, além de professor, dedica-se à consultoria avançada, apoiando a otimização de arquiteturas corporativas e a aceleração de startups, sendo especialista na aplicação de metodologias ágeis assistidas por IA, desenvolvimento nativo com LLMs e a orquestração de agentes autônomos (Vibe Coding).

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Sobre a aula

  • Ensino Básico
  • Ensino Secundário
  • Formação para adultos
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    Ensino Básico

    Ensino Secundário

    Formação para adultos

    Mestrado

    Doutoramento

  • Português

Todos os idiomas falados na aula :

Português

Público-alvo: Desenvolvedores sêniores, líderes técnicos, tech leads e arquitetos de software que desejam evoluir na carreira.

Pré-requisitos: Experiência prévia com arquitetura de sistemas (Cloud, microsserviços, APIs) e vivência no desenvolvimento de software corporativo.

Abordagem de Mercado: Conduzido por um profissional com mais de 25 anos de experiência prática na liderança técnica e desenho de grandes arquiteturas corporativas.

Visão de Vanguarda: Foco real em inovação, aplicando no dia a dia as metodologias de Vibe Coding e orquestração de ecossistemas complexos de dados e IA.

Hands-on Architecture: Discussão baseada em cenários reais de mercado e diagramação de soluções focadas em produção.

Mapeamento Decisivo: Foco em tomadas de decisão arquiteturais (ADRs) baseadas em custo, latência e escalabilidade de modelos de IA.

Metodologia Ativa: Estudo de padrões modernos de integração (como RAG, agentes autônomos e barramentos de eventos voltados a dados).

Fundamentos Avançados: Revisão estratégica de padrões de arquitetura modernos e resiliência de sistemas.

Engenharia de IA na Prática: Como integrar LLMs, gerenciar segurança/custos de APIs de IA e desenhar pipelines de dados eficientes.

Mão na Massa: Análise e refinamento de diagramas arquiteturais para aplicações inteligentes e assistidas por agentes.

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