// Complex Engineer / Engenharia de IA
IA aplicada, da plataforma de dados ao modelo em produção
Projetamos, construímos e operacionalizamos a stack completa de IA: plataformas de dados, modelos ML, sistemas LLM e workflows agênticos, integrados aos seus sistemas.
// NOSSA ABORDAGEM
IA que vai para produção, não IA que fica em demo.
Design de IA production-first
IA em produção não é um problema de pesquisa, é um problema de engenharia. A lacuna entre o 1% das organizações genuinamente maduras em implantação de IA e todos os outros é quase inteiramente uma lacuna de engenharia, não de modelagem. (McKinsey "State of AI" (2025))
Profundidade de integração corporativa
Um modelo que funciona em notebook e falha em produção não é um modelo, é um passivo. 85% dos projetos de IA que falharam careciam de MLOps estruturado; o custo médio de uma falha de modelo em serviços financeiros foi US$ 8,2M. A prática MLOps da Sciensa trata o deploy de modelos com a mesma disciplina operacional de qualquer release crítico. (Gartner (2025))
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Maturidade de dados como pré-requisito
Maturidade de dados é o preditor mais forte de ROI de IA. A Sciensa constrói fundações de dados — arquitetura lakehouse, governança, linhagem — como pré-requisito para qualquer iniciativa de IA, não como uma trilha paralela. Organizações com maior maturidade de dados têm 3,3× mais probabilidade de escalar casos de uso de IA. (Accenture (2025))
// O QUE CONSTRUÍMOS
Capacidades de IA que vão para produção.
IA em produção, não provas de conceito.
LLM & IA Generativa
Modelos fine-tuned, arquiteturas RAG e agentes de IA que se integram aos seus sistemas e workflows corporativos.
Visão Computacional
Classificação de imagens, detecção de objetos e analytics de vídeo para manufatura, varejo e saúde.
MLOps & Operações de Modelo
Pipelines ML ponta a ponta, monitoramento de modelos e retreino automatizado para sistemas de IA em produção.
NLP & IA Conversacional
Chatbots inteligentes, compreensão de documentos e análise de sentimento em escala corporativa.
Inferência de IA em Tempo Real
Pipelines de inferência de baixa latência para detecção de fraudes, recomendações e precificação dinâmica.
IA Responsável
Detecção de viés, explicabilidade de modelos, trilhas de auditoria e frameworks de governança que atendem a requisitos regulatórios.
// ENGENHARIA DE DADOS & IA
A fundação de dados que a IA precisa.
IA em produção começa com dados. Construímos os dois.
Plataformas de Dados & Lakehouses
Arquiteturas de dados modernas em Databricks, Snowflake e Delta Lake, unificando batch e streaming para dados prontos para IA.
// APLICAÇÕES CORPORATIVAS
IA aplicada onde mais importa.
Operações
- Previsão de demanda e estoque
- Manutenção preditiva
- Otimização de rotas e logística
- Automação de processos com agentes de IA
Clientes
- Personalização em escala
- Predição de churn e retenção
- Chatbots e assistentes inteligentes
- Análise de sentimento e NPS
Finanças
- Detecção de fraudes
- Previsão financeira e FP&A
- Automação de reconciliação
- Análise de risco de crédito
RH & Gestão
- People analytics
- Recrutamento inteligente
- Geração automatizada de relatórios
- Assistentes de produtividade GenAI
// CASES
Resultados em produção.
Plataforma de Risco de Crédito em Tempo Real
Construiu plataforma de credit scoring em tempo real processando 500K decisões diárias a <100ms de latência com auditabilidade regulatória completa.
Plataforma de Document AI
Automatizou o processamento de 5M+ documentos/mês com 98% de acurácia, reduzindo o esforço manual em 85%.
Plataforma de Inteligência de Demanda
Feature store central e previsão de demanda reduziram o desperdício de estoque em 30% e melhoraram a acurácia de previsão em 45%.
// FAQ
Perguntas frequentes.
Ciência de dados foca em extrair insights dos dados, análise, modelagem e experimentação. Engenharia de IA foca em construir sistemas de produção que usam IA, integrando modelos em aplicações, construindo a infraestrutura para servir predições em escala e mantendo confiabilidade ao longo do tempo.
MLOps é o conjunto de práticas para implantar, monitorar e manter modelos de machine learning em produção. Sem ele, modelos degradam silenciosamente conforme os dados do mundo real divergem dos dados de treino.
Um Feature Store é um repositório centralizado para os inputs computados usados para treinar e servir modelos ML. Sem ele, cada time recomputa as mesmas features de forma independente, desperdiçando computação e criando inconsistências.
Linhagem de dados rastreia a origem de cada dado, quais transformações ele passou e onde foi usado. Em setores regulados, isso frequentemente é um requisito de compliance.
IA Responsável é a prática de construir sistemas de IA que sejam justos, responsáveis, transparentes e seguros. Inclui detecção de viés, explicabilidade de modelos, trilhas de auditoria e guardrails de segurança.
A lacuna entre protótipo e produção é principalmente um problema de engenharia, não de modelagem. Protótipos usam datasets limpos e estáticos; sistemas de produção recebem dados bagunçados e em tempo real de múltiplas fontes.
Prompt engineering molda o comportamento do modelo por meio de instruções no momento da inferência, sem treino. Fine-tuning modifica os pesos do modelo usando novos dados de treino, permitindo especialização de domínio mais profunda e comportamento mais consistente.
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