O que você vai construir
Nos próximos 6 meses vamos colocar em produção dezenas de agentes LLM especializados, desde o agente que conversa com paciente no WhatsApp até o agente que cria imagens/videos, gerencia campanhas de mídia paga autonomamente. Você vai estar no centro dessa construção, com tarefas reais (não treino, não ticket de júnior em time de 50 pessoas):
Implementar agentes em DSPy e Python contra specs que vamos escrever juntos
Construir eval framework para medir qualidade de agentes em produção (intent accuracy, hallucination rate, tool calling)
Integrar agentes com Supabase, API Oficial do WhatsApp, Google Ads API, Meta API, APIFy, n8n, entre outros.
Iterar prompts com base em conversas e métricas de negócio (conversão, retenção, ticket médio)
Monitorar custos de tokens, latência, regressões de qualidade
Documentar decisões técnicas com ADRs e diagramas
Foco do primeiro semestre é misto; alocação varia conforme prioridade do MVP (construção de novos agentes, estabilização dos existentes, ou infraestrutura/integrações). Você cresce em largura técnica (não fica preso em silo).
Stack que você vai usar
Python (FastAPI, async, pydantic, type hints) usando inteligência artificial
DSPy, LLMs API
Supabase (Postgres, RLS, migrations)
n8n para orquestração
Monitoramento de servidor
Git, Claude Code, Codex, entre outros
LLM Engineering é hoje uma das skills mais caras do mercado tech global. Você sai desse estágio com portfolio de agentes em produção real mdash; não com lista de tutoriais consumidos.