Marcello Oliveira

Agora

Lidero o time de engenharia de produto com IA na Deel. É assim que construímos com modelos de linguagem hoje.

  1. 01

    Features com LLM em produção

    Entregamos features que validam e geram escopos de trabalho e mapeiam descrições de cargo, dentro de produtos que as pessoas usam para contratar e pagar times no mundo todo.

  2. 02

    Um motor de regras como rede de segurança

    O modelo propõe; um motor de regras determinístico decide o que passa. Quando o modelo erra, as regras pegam antes de alguém ver.

  3. 03

    Saída estruturada, validada

    Toda resposta do modelo volta como saída estruturada e é validada contra um schema antes de qualquer código confiar nela. Texto livre nunca vai direto para o produto.

  4. 04

    Um serviço interno de IA

    Estamos migrando as chamadas de modelo para o serviço interno de IA da Deel, com batching e rate limit embutidos, para toda feature ter os mesmos limites, logs e controles.

  5. 05

    Observável e testado

    O Datadog mostra latência, falhas e uso por feature; o Sentry pega os erros; testes end-to-end com Playwright cobrem os fluxos de IA como qualquer outro fluxo crítico. Feature flags permitem liberar e voltar atrás com segurança.

  6. 06

    Um time AI-native

    Conduzo o time para trabalhar de forma AI-native: IA faz parte das ferramentas do dia a dia, a avaliação e o estado de falha são desenhados antes do caminho feliz, e prompts são revisados como código.