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lucianoon/README.md
Luciano Oliveira — AI Engineer terminal profile

AI/ML Developer · GenAI Engineer · Agentic Systems

LLMs · AI Agents · RAG · Evals · Observability · GenAIOps

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Sobre

Construo aplicações de LLM e agentes de IA que possam ser avaliadas, observadas e operadas com segurança em produção.

Meu foco está na camada de engenharia entre um protótipo com LLM e um sistema confiável: recuperação, estado, ferramentas, outputs estruturados, guardrails, observabilidade, avaliação e resiliência.

Sistema de IA que não pode ser medido não deve ser tratado como confiável em produção.

Projetos em destaque

Forgehand — engenharia de agentes

Plataforma multiagente para entrega de software com fan-out paralelo, execução durável, gates humanos e judge LLM subordinado a verificações objetivas como pytest, ruff e mypy.

Enterprise RAG System — retrieval mensurável

Pipeline de RAG com busca híbrida, reranking e métricas por estágio para separar falhas de retrieval de falhas de geração.

mcp-dados-br — ferramentas para agentes

Servidor MCP para consultar dados públicos brasileiros a partir de agentes e assistentes de IA.

  • Fontes: IBGE, Banco Central, INMET, Câmara dos Deputados e Senado Federal
  • Engenharia: cache, retry, transporte stdio/HTTP, testes offline e Docker
  • Distribuição: uvx mcp-dados-br

Engenharia de produção

Retrieval      → medir Recall@K, MRR e nDCG
Agent state    → controlar estado e checkpoints
LLM output     → validar outputs estruturados
Tools          → timeout, retry e idempotência
Observability  → traces, custo, latência e falhas
Evaluation     → groundedness + LLM-as-a-Judge
Deployment     → API, containers, CI/CD e cloud

Stack principal

Language       Python · SQL
Backend        FastAPI · Pydantic
Agents         LangGraph · LangChain · LlamaIndex
Retrieval      Qdrant · BM25 · ColBERT · SentenceTransformers
State/Data     Redis · PostgreSQL · SQLAlchemy
Cloud          Azure · AWS · Azure AI Foundry · Amazon Bedrock
Infra          Docker · Kubernetes · Terraform · CI/CD
Observability  Langfuse · OpenTelemetry · Prometheus · Grafana

Princípios

engineering = {
    "retrieval": "measure it",
    "state": "control it",
    "output": "validate it",
    "production": "observe it",
    "failure": "design for it",
}

Building AI systems that can be measured before they are trusted.

LinkedIn · GitHub

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  1. forgehand forgehand Public

    Sistema multiagente de entrega de software: orquestração LangGraph, fan-out paralelo, judge incremental com veto objetivo, gates humanos, circuit breakers de orçamento e execução durável

    Python 1

  2. lora-tweetsumm lora-tweetsumm Public

    Fine-tuning de T5 com LoRA para sumarização de diálogos, com avaliação ROUGE, ablação de rank, demo, testes, CI e Docker

    Python

  3. autodiag autodiag Public

    Diagnóstico OBD2 universal para veículos 2015+

    Python 1 1

  4. enterprise-rag-system enterprise-rag-system Public

    RAG híbrido BM25 + vetorial: fusão de scores, reranking heurístico, citações fundamentadas e endpoint de avaliação Recall@K / MRR

    Python

  5. mcp-dados-br mcp-dados-br Public

    Servidor MCP com dados públicos brasileiros: IBGE, Banco Central, INMET e Câmara dos Deputados

    Python 2

  6. llm-course llm-course Public

    Curso aberto de engenharia e customização de LLMs em português, do zero à produção, com laboratórios reproduzíveis.

    Python