André Cavalcante · Engenheiro Fullstack de IA

Atualmente

Entrego sistemas LLM em produção sobre bases sólidas de backend.

Pipelines RAG event-driven, integrações MCP e backends SaaS multi-tenant em produção: mais de 1 milhão de respostas RAG servidas, com custo de infraestrutura reduzido em ~50% via reengenharia de orquestração e retrieval.

5+ anos construindo Node.js, TypeScript, AWS, React e IA aplicada em produção. Engenharia Mecatrônica na USP, AWS Certified.

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Sobre

Sou Engenheiro AI Fullstack com 5+ anos construindo sistemas em produção onde IA é a feature, não a demo. Backend por instinto, fullstack por entrega.

Meu trabalho mora no cruzamento entre backends distribuídos e IA aplicada: arquiteturas event-driven na AWS, SaaS multi-tenant e sistemas LLM enviados a usuários reais. Na minha experiência mais recente, trabalhei em uma plataforma de integração de mensageria (canais de bot e reputação roteados para plataformas de chat e helpdesk) que já processou 8,6 milhões+ de mensagens de clientes em 38 tenants. Lá, projetei o pipeline RAG event-driven e construí a camada MCP inicial do produto.

Formado em Engenharia Mecatrônica pela USP, hoje aprofundando com uma pós-graduação em IA Aplicada. Trato IA como qualquer outra superfície de engenharia: trade-offs, avaliações, tetos de custo e observabilidade. Caminhando pra senior backend / AI engineering, com foco em vagas remotas internacionais.

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Trabalhos selecionados

RAG event-driven sobre bases de conhecimento multi-tenant

Problema: A IA conversacional de uma plataforma B2B multi-tenant respondia a partir da base de conhecimento de cada tenant, mas o custo de infraestrutura crescia mais rápido que o uso conforme tenants e workflows LLM se multiplicavam.
Abordagem: Reestruturei o pipeline em estágios event-driven desacoplados na AWS, redesenhei o retrieval em torno do Typesense e consolidei a orquestração para que workflows conversacionais multi-LLM compartilhem uma única camada de retrieval.
Impacto: Custo de infraestrutura do RAG reduzido em ~50% servindo tráfego multi-tenant em produção: 1,2 milhão+ de respostas servidas até hoje, com pico de 148 mil em um único mês. O pipeline virou a fundação de todas as features de IA entregues depois.

NestJSTypeScriptLangChainOpenAITypesenseAWS

Sistema proprietário em produção (NDA) · walkthrough de arquitetura sob demanda

droz-claude: workspace interno de AI engineering

Problema: Desenvolvimento assistido por IA era individual e ad-hoc: sem contexto de domínio compartilhado, sem tooling comum, com resultados variando muito entre devs.
Abordagem: Projetei e entreguei um workspace de time sobre o Claude Code: servidores MCP customizados, arquivos de contexto por domínio, skills reutilizáveis e um grafo de inteligência de código sobre os principais repositórios.
Impacto: Nos 49 dias após a adoção pelo time: tasks fechadas por dia subiram 36%, código entregue por dia quase dobrou, tamanho médio de PR cresceu 144% e bugs criados por dia caíram 59%. Cinco sinais independentes de Jira, GitHub e bug tracking na mesma direção.

Claude CodeMCPTypeScriptGitNexus

Correlação medida em 49 dias de uso pelo time, não experimento controlado

Camada MCP do produto para workflows de IA context-aware

Problema: Features de IA precisavam de acesso estruturado e governado às capacidades da plataforma; integrações pontuais começavam a se multiplicar entre times.
Abordagem: Projetei e entreguei a camada MCP inicial do produto, expondo capacidades da plataforma como tools tipadas e reutilizáveis com acesso estruturado para workflows de IA.
Impacto: Virou a fundação dos workflows AI-assisted context-aware e padronizou como os times constroem sobre a superfície de IA da plataforma.

MCPTypeScriptNestJSZod structured outputsOpenAI

Sistema proprietário em produção (NDA) · walkthrough de arquitetura sob demanda

Contenção de banco sob pico, de horas para segundos

Problema: Um fluxo central da plataforma saturava o MySQL no pico: CPU em 100% e filas de requisição represadas por horas.
Abordagem: Perfilei o hot path e introduzi token caching com estratégias de TTL, eliminando queries redundantes sem mudar o contrato público.
Impacto: Tempo de espera de pico caiu de horas para segundos sob carga de produção, sem mudanças de hardware.

Node.jsTypeScriptMySQLAWS

Trabalho de incidente em produção (NDA)

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Experiência

2022 2026
Engenheiro de Software Fullstack · Foco em IA·DROZ
- Responsável por entrega de features de IA ponta a ponta em um SaaS B2B multi-tenant e event-driven; projetei o pipeline RAG de produção e a camada MCP inicial (case studies acima).
- Entreguei classificação NLP por embeddings (cosine similarity), predição de intent via LLM com outputs estruturados em Zod e extração de metadata de imagens com vision models em produção.
- Projetei um workspace interno de AI engineering unificando contexto de domínio, skills reutilizáveis e tooling MCP entre times.
- Mantive workloads AWS Lambda e mensageria event-driven integrando Zendesk, ReclameAqui, sistemas próprios de chat e ferramentas de CS.
NestJSTypeScriptLangChainOpenAITypesenseMCPGraphQLPostgreSQLDynamoDBAWSCDK
Jan 2025 Mar 2025
Engenheiro de Software Fullstack · Contrato · ASAP Codes
- Contrato de escopo fechado construindo serviços backend em NestJS para uma plataforma fintech white-label.
- Entreguei features de frontend em React / Next.js conectadas a fluxos de dados em MongoDB.
NestJSTypeScriptReactNext.jsMongoDB
2021 2022
Engenheiro de Software Fullstack Jr. · DROZ
- Resolvi contenção severa de MySQL e saturação de CPU implementando estratégias de token caching e TTL. Reduzi tempos de espera de pico de horas para segundos.
- Contribuí pra uma plataforma cloud low-code de integrações externas na AWS usando Serverless Framework e clean architecture.
Node.jsTypeScriptNestJSReactMySQLAWSServerless Framework

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Stack

IA / LLM

RAG
MCP
LangChain
OpenAI
Gemini
Embeddings
Typesense
Zod structured outputs
Vision models

Backend

Node.js
TypeScript
NestJS
GraphQL
Python

Dados

PostgreSQL
DynamoDB
MongoDB
MySQL
Redis

Cloud / Infra

AWS Lambda
API Gateway
SQS
SNS
S3
EC2
CloudFormation
CDK
Docker
Serverless Framework

Frontend

React
Next.js

Arquitetura

Event-driven
Multi-tenant SaaS
Distributed systems
Serverless

Stack reflete o que envio em produção hoje, não wishlist. Confortável escolhendo a ferramenta certa quando o projeto pede.

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Formação

2026 2027
Pós-graduação · Inteligência Artificial Aplicada·UNIPDS
- Em andamento (abr 2026 a mai 2027): LLMs, RAG, agentes autônomos, MCP e arquiteturas AI-first. Ancorando a experiência de produção em teoria formal.
LLMsRAGMCPAI agents
2025 2028
AWS Certified Cloud Practitioner·Amazon Web Services
- Emitida em out 2025, válida até 2028, somada ao trabalho diário de produção com Lambda, SQS/SNS, API Gateway e CDK.
AWS
2014 2021
B.Sc. Engenharia Mecatrônica · Universidade de São Paulo (USP)
- TCC: Cloud Annotation Library, plataforma para compartilhamento de anotações acadêmicas usando stack MEAN e AWS S3.
- Base multidisciplinar: sistemas de controle, sistemas embarcados, software, processamento de sinais.
MEANAWS S3AngularNode.js

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Rede de Confiança

Pessoas que eu contrataria sem pensar duas vezes.

Engenharia

EugenioBonadio

Engineering Manager

Engineering Manager com background técnico forte. Lidera projetos complexos balanceando qualidade, planejamento e desenvolvimento individual da equipe via 1:1s e mentoria.

FrancisTarganski

Engenheiro de Software · Fullstack, Frontend

Engenheiro fullstack frontend-leaning, 5+ anos com React, Next.js, Node e IA conversacional. Background em arquitetura afia o cuidado com UI.

GabrielBaldino

Engenheiro de Software · Fullstack, Backend

Engenheiro backend especializado em Node.js, NestJS e AWS serverless. 3+ anos liderando o DrozChat, plataforma multi-tenant com 100+ clientes enterprise.

TiagoVeronesi

Engenheiro de Software · Fullstack, Backend

Engenheiro backend com Node.js, NestJS, AWS e PHP. Construiu integrações de marketplace e pagamentos para e-commerce e CRM em escala.

Produto & Design

MatheusOliveira

Product Manager Senior

Product Manager Senior, 7+ anos escalando SaaS em IA conversacional, fintech e enterprise. Lançamentos 0→1, gateways PCI, decisões data-informed.

MayanaPirovane

Product Manager Senior

Product Manager Especialista, 6 anos em sistemas críticos de alta escala. Hoje no OMS do Grupo Boticário, após liderança de produto no PicPay.

ThomasGuimaro

Product Designer Senior

Senior Product Designer, 8+ anos em design de produto end-to-end por EdTech, museus e B2B com IA. MBA em Neurociência e Comportamento do Consumidor.

ViniciosNogueira

Product Owner

Product Owner com foco em Service Delivery, 10+ anos coordenando implementações ponta a ponta entre suporte, dev e times de cliente.

Vamos conversar.

Aberto a vagas remotas internacionais em Fullstack AI e AI Engineering. Email é o canal mais rápido.

andre.94.cavalcante@gmail.com