O difícil,
semanalmente
Estúdio de engenharia apenas-sênior para empresas de produto internacionais. Seja qual for o seu domínio, 4+ horas de sobreposição com o seu expediente.
Times pequenos,
sem juniores
Entramos no seu time de produto como uma extensão dele — ou assumimos o trabalho de ponta a ponta. Nos dois casos você fala com quem escreve o código, não com um gerente de contas no meio do caminho.
A abordagem é estreita de propósito, e a troca é explícita: menos gente na conta, toda sênior, cada uma respondendo por um resultado e não por uma fila de tickets. Quase tudo o que construímos leva o nome de outra pessoa — e está ótimo assim.
Sem nomes, com números
Os NDAs deixam os logos fora desta página. Os problemas, as soluções e os números são exatamente como aconteceram.
Inferência em tempo real para um SaaS de visão
Sob carga, a latência do modelo passava de 400ms e o custo de inferência crescia mais rápido que a receita.
Refizemos a camada de serving: inferência em lote na GPU, cache de modelo aquecido e autoescalonamento sob demanda.
Aprendizagem adaptativa para uma rede K-12
Um currículo só para todo mundo: os avançados entediados, os atrasados sem alcançar — a conclusão caía.
Montamos um motor de trilhas por aluno: a próxima lição sai dos sinais de domínio do momento.
Vitrine headless para uma marca DTC global
O monólito legado caía em dias de lançamento e o abandono de checkout subia a cada tela lenta.
Migramos para uma vitrine headless renderizada na edge, com checkout idempotente e sem downtime.
Qualquer domínio,
três já em produção
O que é difícil se repete de setor para setor: latência, modelo de dados, pagamentos, carga. O que muda é o vocabulário, e isso a gente aprende no discovery. Em AI, EdTech e E-Commerce já chegamos à produção; o resto a gente pega do mesmo jeito.
AI e ML aplicados
Model serving para um SaaS de visão, pipelines RAG e sistemas de recomendação — rápidos, observáveis e sustentáveis em custo depois que entram em produção.
- Model serving e MLOps
- Aplicações LLM e RAG
- Pipelines de dados e features
Plataformas EdTech
Trilhas de aprendizagem adaptativa para uma rede de escolas K-12, motores de avaliação e ferramentas de conteúdo — envolventes para o aluno e mensuráveis para quem paga a conta.
- Trilhas de aprendizagem adaptativa
- Avaliação e analytics
- Autoria de conteúdo e LMS
Sistemas de E-Commerce
Uma vitrine headless para uma marca DTC global, checkout e estoque em escala — aguentam os dias de lançamento e seguem rápidos em qualquer lugar.
- Vitrines headless
- Checkout e pagamentos na edge
- Estoque e fulfillment
Seu domínio
Aqui ainda não há case, e preferimos dizer isso a inventar um. O que se transfere é a prática: discovery primeiro, um time só de sêniores e algo entregável já na primeira semana. Os três cards ao lado começaram igual.
- Discovery antes do código
- Time apenas-sênior
- Seu repositório, seu stack
Quatro etapas,
sem caixa-preta
Discovery
Delimitamos o problema, reduzimos os riscos desconhecidos e combinamos um plano do qual respondemos.
Desenvolvimento
Times sênior entregam incrementos semanais no seu repositório, no seu stack, à vista.
Lançamento
Publicamos em produção com monitoramento, testes de carga e um rollback que você nunca vai precisar.
Suporte
Ficamos por perto no longo prazo — performance, confiabilidade e a próxima iteração.
O stack padrão
Responsabilidade desde a primeira semana
Chamamos quem já entregou coisa difícil em AI, EdTech ou comércio. Remoto, e com times pequenos o bastante para que nada do que você faz se perca num backlog — se for o seu caso, vamos conversar.
Um problema difícil sem dono?
Conte o que você está construindo. Respondemos em um dia útil — engenheiros, não um time de vendas.