Projetos
Cada caso segue a mesma estrutura: qual era o problema, o que eu decidi fazer, e o que mudou depois. Onde eu não posso divulgar o nome do cliente, digo o setor e o porte.
Triagem de currículos com n8n e Llama 3
Problema. Volume alto de currículos em PDF chegando por e-mail, com alguém do time abrindo um por um para verificar aderência à vaga.
Decisão técnica. Fluxo em n8n que extrai o texto do PDF, envia para o modelo Llama 3 hospedado na Groq com um prompt de comparação contra a descrição da vaga, gera um resumo executivo e grava tudo no Google Sheets já classificado. Groq entrou pela latência: o custo de esperar o modelo era o gargalo do fluxo.
Resultado. [[PREENCHER: tempo médio por currículo antes e depois, e volume processado por semana]]
Portais corporativos em WordPress sob tráfego alto
Problema. Portais de grandes empresas construídos sobre WordPress, com pico de acesso concentrado e páginas pesadas.
Decisão técnica. [[PREENCHER: quais decisões — cache de página, ajuste de WHM/PHP-FPM, tema próprio no lugar de page builder, CDN, otimização de imagem]]
Resultado. [[PREENCHER: LCP antes e depois, e o efeito no tráfego orgânico ou na conversão]]
Pokédex: consumo de API com JavaScript moderno
Problema. Um projeto de estudo com um requisito real: buscar e filtrar centenas de registros da PokeAPI sem travar a interface.
Decisão técnica. Fetch API com manipulação direta de DOM, sem framework, para manter o custo de JavaScript baixo. Busca e filtro aplicados em memória depois da primeira carga.
Resultado. Interface responsiva com filtragem instantânea. [[PREENCHER: link do repositório e da demo]]
Cultura data-driven na Indústria 4.0
Participação em discussões sobre transformação digital na indústria, incluindo meetup na FIAP, com um ponto central: o dado precisa atravessar do backoffice ao frontoffice para virar decisão. Ferramenta sem cultura de dado não produz retorno mensurável — produz relatório que ninguém lê.
O raciocínio completo está em notas.