O desafio.
Construir Gen AI em uma fintech regulada de cripto exige equilíbrio raro: experimentação rápida + governança severa + risco operacional alto. Como entregar valor com LLM em produção sem virar incident report da semana?
PROJETOS / CRIPTO · FINTECH
Mercado Bitcoin · Capítulo Gen AI
Liderança do capítulo de Gen AI no MB. Promovido a Chapter Lead em abr/2026 após 1 ano como Gen AI PM Specialist. Agentes em produção, eval contínua, observability e harness interno em escala enterprise. (Detalhes públicos limitados por NDA.)
- Cliente Mercado Bitcoin (interno)
- Indústria Cripto · Fintech
- Ano 2025 — presente
Como abordamos.
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Definição de princípios e guardrails antes de feature — não tecnologia em busca de uso, uso em busca de tecnologia.
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Pipeline de eval contínuo: cada caso de uso entra com eval set declarado, regression testada em CI/CD interno.
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Observability de LLM como cidadão de primeira classe: logs estruturados, traces de chamadas de ferramenta, custos por funcionalidade.
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Harness interno para PMs e devs operarem com agentes (vibe coding + Claude Code + Cursor + n8n) com auditoria.
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Programa de capacitação — capítulo de Gen AI como hub, não como bottleneck.
O que foi entregue.
Iniciativas Gen AI em produção operando com governança, eval contínua e observability. Disclosure público limitado — detalhes específicos sob NDA, mas a tese ("agentes em produção precisam de eval antes de prompt bonito") é o que ensino em mentorias e cursos.
Stack técnica.
- Claude · GPT · Gemini
- LangChain / LangGraph
- Function Calling · MCP
- Pipelines de eval (próprios + tooling de mercado)
- Observability LLM
- n8n (workflows internos)
gen-aienterprisefintechagentesobservabilityeval
próximo · p. ∞
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