Engenheiro de software e engenheiro de IA.

Do levantamento de requisitos e do entendimento do problema ao desenvolvimento da solução: front, back-end e banco de dados. Publicação em produção com container e nuvem, e manutenção com observabilidade depois que está rodando.

Sistemas sob medida, integrações, automação com IA e cloud.

  1. 01 Requisitosconversa, mapa do processo, escopo fechado
  2. 02 Desenvolvimentofront, back-end, banco e testes
  3. 03 Produçãocontainer, deploy, domínio e SSL
  4. 04 Observabilidademétrica, log, alerta e correção
Ivan
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Ficha técnica

  • NomeIvan Lana
  • BaseBrasil · remoto
  • FocoSoftware engineer · AI engineer · Cloud
  • StackPython · C# · .NET · Go · JavaScript · TypeScript · React · Angular · LLM · RAG · agentes · Docker · Git · SQL

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Projetos 04 selecionados
Tela do chat de previsão do tempo
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Atualizado em julho de 2026

Previsão do tempo em linguagem natural

API REST em Go + Gin com cache in-memory de 5 min. O agente em Next.js usa o Vercel AI SDK para converter a pergunta em tool call contra /weather e /forecast — o Llama 3.3 70B na Groq só orquestra, o dado vem da Open-Meteo. Métricas expostas em /metrics e /debug.

Go · Next.js · Groq Demo ↗Código →
Animação do projeto de detecção de fraude
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Atualizado em junho de 2026

Detecção de fraude em cartão com busca vetorial

Sistema de comparação de transações para detectar fraude: cada transação vira um vetor e a busca por vizinhos mais próximos aponta os casos históricos parecidos, com score de similaridade. Escrito em C# sob o teto fixo de CPU e memória da competição.

C# · .NET · Docker Código →
Imagem do projeto Palo Analyzer
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Atualizado em fevereiro de 2026

Análise de teste palográfico por visão computacional

Pipeline de CV clássica em Python: homografia para corrigir perspectiva, binarização adaptativa e morfologia para isolar traços, agrupamento em linhas e extração de features geométricas. Motor de regras com IDs auditáveis e saída em JSON, com fusão opcional de ML em três modos. CLI e app desktop em Tkinter, CI no GitHub Actions.

Python · OpenCV · Tkinter Código →

Atualizado em julho de 2026

Prevenção de erros em refatoração assistida por IA

Catálogo de estratégias em YAML, agnóstico de ferramenta, com adaptadores que geram CLAUDE.md ou .cursorrules. Filtra as estratégias pela fase da refatoração, então o agente recebe só o que vale agora em vez de um muro de regras. Guarda estado em .refactorscars/ para sessões de vários dias.

Python · YAML Código →
Estudando agora O que estou aprendendo
Certificação Azure AI-200
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Certificação · em andamento

AI-200: Azure AI Cloud Developer Associate

Construir, integrar e monitorar soluções de IA no Azure: agentes, RAG, orquestração de modelos e observabilidade em produção. Exame novo, no ar desde julho de 2026.

Microsoft Guia do exame ↗
Capa do livro Designing Data-Intensive Applications
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Livro · lendo

DDIA: Designing Data-Intensive Applications

Martin Kleppmann sobre o que sustenta sistema de dados em escala: replicação, particionamento, garantias de transação, consenso e o que cada banco realmente promete quando a rede falha.

Kleppmann · O'Reilly Sobre o livro ↗