01PRODUCT × AI
Do problema
ao sistema.
Traduzo necessidades ambíguas em experiências, fluxos e decisões técnicas que podem ser entregues, avaliadas e evoluídas.
+
HENRIQUE SOARES / AI PRODUCT ENGINEERING
IA que chega
ao produto.
Construo sistemas digitais que transformam modelos de inteligência artificial em experiências úteis, observáveis e confiáveis — do problema de negócio ao software em produção.
BH / MGProduto · LLMs · Visão computacional
SYSTEM / 01
SIGNALS ONLINE
+AI
01CONTEXTproduto + dados
02MODELLLM / vision
03IMPACTmedir + operar
SCROLL TO EXPLORE
01 / COMO EU TRABALHO
A camada entre
a ideia e o impacto.
IA aplicada não termina no prompt. Ela precisa de contexto, arquitetura, dados, avaliação, observabilidade e uma experiência que faça sentido para quem usa.
Do problema
02ENGINEERING
Produção
antes do hype.
Integrações, dados, segurança e observabilidade são parte do produto — não tarefas que ficam para depois.
03RESEARCH → REALITY
Aprender
construindo.
Conecto pesquisa aplicada, visão computacional e sistemas inteligentes a problemas que precisam de uma resposta concreta.
02 / TRAJETÓRIA
Experiência em
movimento.
Produto,
pesquisa,
sistemas.
Uma trajetória construída na interseção entre software que chega ao usuário e investigação que amplia o que é possível.
Product Software Engineer
Desenvolvimento do Waizer, plataforma de inteligência conversacional. LLMs em produção, SvelteKit, Hono, Cloudflare Workers, PostgreSQL/Neon, ClickHouse e integrações de identidade e storage.
LLMsTypeScriptConversational AI
Estagiário de Desenvolvimento
Construção full stack do Waizer, integração de PostHog e coordenação de uma ativação que conectou chatbots de WhatsApp à geração de vídeo por IA com Veo 3.
SvelteKitPostHogCI/CD
Proprietário / CTO
Estratégia técnica, arquitetura e desenvolvimento de software de um empreendimento próprio de tecnologia — da ideação ao deploy.
ProdutoArquiteturaOwnership
Pesquisador
Deep learning e análise de imagens médicas para estudo de células cancerígenas, com desenvolvimento em C++ e Python. Coautor de pesquisa sobre visão computacional aplicada à saúde pública.
Deep LearningC++ / PythonComputer Vision
03 / EXPERIÊNCIAS APLICADAS
Automação com
contexto real.
Algumas experiências práticas orientam meu trabalho com automação de processos internos e IA aplicada — sem transformar contexto em promessa.
01PROCESSO INTERNO
Solicitação de férias
Ajudei a tornar mais automatizado o processo de solicitação de férias de uma equipe de RH.
02IA APLICADA
Recibos e notas fiscais
Ajudei o escritório de contabilidade do meu tio a usar IA para identificar valores em recibos e notas fiscais e organizar os dados para entrada em sistema financeiro.
Se fizer sentido discutir um processo interno, podemos conversar por 15 minutos.
Conversar por 15 min ↘04 / EVIDÊNCIAS
Projetos que
explicam a prática.
Menos demos isoladas.
Mais sistemas com contexto.
AERIAL / INFERENCE
MAP RISK // 0.934
MAP RISK // 0.934
VISADE
YOLOv11m
YOLOv11m
VISADE
Detecção de possíveis focos de dengue em imagens aéreas de drones. Um sistema de visão computacional para apoiar o mapeamento automatizado de risco em saúde pública.
CONVERSATION / 24×7W
Waizer
Plataforma de inteligência conversacional. Integração de LLMs, experiência full stack, dados e infraestrutura para produto em produção.
DEVICE / SYNC
PillBox
Aplicativo conectado a uma caixa inteligente de medicamentos, unindo software móvel, Bluetooth, Firebase e hardware.
SELF-HOSTED / PRIVATE LAB
Laboratório self-hosted
Um ambiente próprio para aprender e operar: virtualização, serviços em contêineres, automação residencial, observabilidade e acesso remoto seguro.
05 / SOBRE
Um engenheiro
com visão de produto.
Sou bacharel em Ciência da Computação pela PUC Minas e atualmente curso o MBA em IA, Data Science e Big Data para Negócios no Ibmec.
Gosto dos problemas em que a resposta não é apenas “usar um modelo”, mas projetar contexto, fluxos, métricas e decisões que gerem valor real. Minha base combina engenharia de produto, LLMOps, analytics, computação em nuvem, pesquisa aplicada e curiosidade por sistemas inteligentes.
EDUCATIONPUC MinasCiência da Computação · 2025
NOW LEARNINGIbmecMBA em IA, Data Science e Big Data
PUBLICATIONSIBGRAPI 2025VISADE · DOI 10.5753/sibgrapi.est.2025.38303
CERTIFICATIONSAWS · Huawei · Red HatCisco · Cambridge English
06 / FERRAMENTAS
A stack é um meio.
O sistema é o fim.
Ferramentas mudam. O compromisso com clareza, operação e aprendizado permanece.
TypeScriptPythonSvelteKitNode.jsHonoCloudflare WorkersPostgreSQLClickHouseDrizzle ORMClaude SDKOpenAI SDKLLMOpsYOLODeep LearningDockerCI/CDAWS S3Cloudflare R2OAuth 2.0SAML 2.0C++FlutterProxmoxLinux
07 / PRÓXIMO PASSO
Vamos construir
algo que funcione.
Se o seu problema está entre produto, tecnologia e IA, provavelmente temos uma conversa interessante para começar.
[email protected] ↗