caio-moliveira/ai-engineer-roadmap

Python

47

107 commits

updated Jun 5, 2026

See the code

README

Jornada de Dados

Site OficialComunidadeDocumentação

Trilha Completa: Engenharia de IA

Construção profissional de sistemas de IA, RAGs e agentes em produção

Formação prática focada em arquitetura, orquestração, observabilidade e deploy de aplicações de IA modernas


🚀 Introdução à Formação de Engenharia de IA

Bem-vindo ao curso definitivo para se tornar um AI Engineer. Este roadmap não é apenas uma coleção de tutoriais, mas um guia estruturado para transformar desenvolvedores de software em arquitetos de sistemas inteligentes.

🎯 O que é um Engenheiro de IA?

O Engenheiro de IA é o profissional que transforma modelos probabilísticos em produtos determinísticos e confiáveis. É o cara responsável por projetar, integrar e operar sistemas baseados em modelos de fundação. Sua missão não é criar inteligência do zero, mas arquitetar o contexto, os dados, os fluxos e as validações que tornam essa inteligência útil no mundo real.

Ao contrário do Cientista de Dados, que foca em análise estatística e treinamento de modelos, ou do Engenheiro de Machine Learning, que cuida da infraestrutura de treino e deploy de modelos, o Engenheiro de IA foca na aplicação, composição e orquestração de Modelos de Fundação (LLMs) para resolver problemas de negócio.

"Nossa missão não é criar inteligência bruta, mas arquitetar o contexto necessário para que ela seja útil e aplicável."

🗺️ O Propósito deste Roadmap

Este guia foi desenhado para cortar o ruído do "hype" e focar no que realmente importa para produção. Ele vai te guiar pelo entendimento profundo de:

  • Como um Engenheiro de IA trabalha: O dia a dia de integrar, testar e monitorar sistemas baseados em LLMs.
  • Requisitos Reais: Não basta saber fazer um prompt. Você precisa dominar Python assíncrono, APIs, Bancos Vetoriais e Arquitetura de Software.
  • Desafios da Profissão: Lidar com alucinações, custos de inferência, latência e segurança de dados.

📚 A Trilha de Formação

Roadmap

🧱 Bloco 1 — Fundamentos da Engenharia de IA

A base necessária para construir aplicações modernas de IA em produção.

Este bloco ensina como desenvolver software quando o núcleo do sistema é probabilístico, caro e dependente de inferência externa.

🎯 Você vai aprender

✔ funcionamento operacional de LLMs
✔ arquitetura Python para aplicações de IA
✔ APIs assíncronas e serviços escaláveis
✔ contratos estruturados de dados
✔ integração SQL + Vector DB


📦 Módulos

#MóduloTema
01Profissão AI EngineerMercado e papel profissional
02Fundamentos de LLMsTokenização, contexto e geração
03Python ModernoAmbiente, tipagem e arquitetura
04FastAPI BackendAPIs assíncronas
05Modelagem de DadosJSON Schema e outputs estruturados
06Bancos SQL + VetoriaisArmazenamento híbrido

📚 Bloco 2 — Sistemas RAG

Este bloco ensina como conectar modelos de IA a dados reais.

RAG em produção envolve ingestão robusta, busca híbrida, avaliação contínua e arquitetura observável.

🎯 Você vai aprender

✔ pipeline completo de ingestão de documentos
✔ chunking profissional e modelagem semântica
✔ embeddings modernos e indexação vetorial
✔ estratégias híbridas de retrieval
✔ avaliação automática com RAGAS
✔ deploy seguro e otimizado


📦 Módulos

#MóduloTema
01Fundamentos de RAGArquitetura mental
02Ingestão e PipelinesETL para IA
03EmbeddingsRepresentação semântica
04Vector DBsIndexação e performance
05Retrieval StrategiesHybrid + reranking
06RAG AgentsLangChain vs LlamaIndex
07Graph RAGKnowledge Graphs
08EvaluationRAGAS + tracing
09RAG em ProduçãoSegurança e custos

🤖 Bloco 3 — Sistemas de Agentes de IA

Agentes são sistemas de software com autonomia controlada.

Este bloco ensina como projetar, orquestrar e operar agentes confiáveis em produção.

🎯 Você vai aprender

✔ diferença real entre workflow e agente
✔ arquiteturas modernas de agentes
✔ tool calling estruturado
✔ grafos de estado com LangGraph
✔ memória persistente
✔ multi-agent design
✔ guardrails e segurança


📦 Módulos

#MóduloTema
01FundamentosO que são agentes
02Meu Primeiro Agente de IAPrimeiros passos
03LangGraphOrquestração real
04Memory SystemsPersistência
05Tools/MCPIntegrações modernas
06Human-in-the-loopAprovação humana
07Multi-Agent SystemsDelegação e supervisão
08Deep-AgentO que há por debaixo do capô
09Agentes de IA em ProduçãoProjeto Final

🖥️ Bloco 4 — OCR

Aqui a engenharia encontra o hardware e os pipelines de documentos.

Este bloco ensina como rodar modelos localmente, otimizar inferência e construir pipelines OCR robustos.

🎯 Você vai aprender

✔ decisão API vs Open Source
✔ ecossistema Hugging Face real
✔ inferência local e produção com vLLM
✔ otimização de GPU e VRAM
✔ fundamentos de OCR moderno
✔ pipelines document intelligence


📦 Módulos

#MóduloTema
01OCR FundamentalsLayout + texto + estrutura
02OCR PipelinesPipeline completo
03Document IntelligenceDocling + Azure
04VLMs e MultimodaisModelos locais e VLMs frontier
05Frameworks de ServingHuggingFace + vLLM
06Projeto FinalReceipt OCR API

🧪 Bloco 5 — Fine-Tuning e Especialização de Modelos

Este bloco ensina quando treinar modelos — e principalmente quando não treinar.

🎯 Você vai aprender

✔ diferença entre Fine-Tune e RAG
✔ estratégias modernas de adaptação (LoRA, QLoRA)
✔ preparação profissional de datasets
✔ avaliação estrutural antes e depois do treino
✔ workflow completo de treino com PEFT/LoRA
✔ deploy local via llama.cpp + GGUF (API OpenAI-compatible)


📦 Módulos

#MóduloTema
01Fundamentos de Fine-TuningConceitos e Adaptação
02Raio-X: Prompt vs RAG vs FTDecisão arquitetural
03Pipeline: Planejamento e DatasetDataset e geração sintética
04Treino, Avaliação e Deploy LocalLoRA, métricas e deploy

🚀 Como Começar

  1. Clone o repositório:

    git clone https://github.com/seususuario/ai-engineer-roadmap.git
    cd ai-engineer-roadmap
    
  2. Configure o ambiente (usando uv):

    uv init
    uv venv
    source .venv/bin/activate  # ou .venv\Scripts\activate no Windows
    uv sync
    
  3. Navegue para o Bloco 1:

    cd 01-foundations
    

🤝 Contribuindo

Exigimos padrões altos. Este não é um lugar para scripts "hello world".

📝 Licença

MIT. Construa coisas incríveis. Ganhe dinheiro. Mude o mundo.

Contributors

caio-moliveira

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Trilha Completa: Engenharia de IA

Construção profissional de sistemas de IA, RAGs e agentes em produção

Formação prática focada em arquitetura, orquestração, observabilidade e deploy de aplicações de IA modernas


🚀 Introdução à Formação de Engenharia de IA

Bem-vindo ao curso definitivo para se tornar um AI Engineer. Este roadmap não é apenas uma coleção de tutoriais, mas um guia estruturado para transformar desenvolvedores de software em arquitetos de sistemas inteligentes.

🎯 O que é um Engenheiro de IA?

O Engenheiro de IA é o profissional que transforma modelos probabilísticos em produtos determinísticos e confiáveis. É o cara responsável por projetar, integrar e operar sistemas baseados em modelos de fundação. Sua missão não é criar inteligência do zero, mas arquitetar o contexto, os dados, os fluxos e as validações que tornam essa inteligência útil no mundo real.

Ao contrário do Cientista de Dados, que foca em análise estatística e treinamento de modelos, ou do Engenheiro de Machine Learning, que cuida da infraestrutura de treino e deploy de modelos, o Engenheiro de IA foca na aplicação, composição e orquestração de Modelos de Fundação (LLMs) para resolver problemas de negócio.

"Nossa missão não é criar inteligência bruta, mas arquitetar o contexto necessário para que ela seja útil e aplicável."

🗺️ O Propósito deste Roadmap

Este guia foi desenhado para cortar o ruído do "hype" e focar no que realmente importa para produção. Ele vai te guiar pelo entendimento profundo de:

  • Como um Engenheiro de IA trabalha: O dia a dia de integrar, testar e monitorar sistemas baseados em LLMs.
  • Requisitos Reais: Não basta saber fazer um prompt. Você precisa dominar Python assíncrono, APIs, Bancos Vetoriais e Arquitetura de Software.
  • Desafios da Profissão: Lidar com alucinações, custos de inferência, latência e segurança de dados.

📚 A Trilha de Formação

Roadmap

🧱 Bloco 1 — Fundamentos da Engenharia de IA

A base necessária para construir aplicações modernas de IA em produção.

Este bloco ensina como desenvolver software quando o núcleo do sistema é probabilístico, caro e dependente de inferência externa.

🎯 Você vai aprender

✔ funcionamento operacional de LLMs
✔ arquitetura Python para aplicações de IA
✔ APIs assíncronas e serviços escaláveis
✔ contratos estruturados de dados
✔ integração SQL + Vector DB


📦 Módulos

#MóduloTema
01Profissão AI EngineerMercado e papel profissional
02Fundamentos de LLMsTokenização, contexto e geração
03Python ModernoAmbiente, tipagem e arquitetura
04FastAPI BackendAPIs assíncronas
05Modelagem de DadosJSON Schema e outputs estruturados
06Bancos SQL + VetoriaisArmazenamento híbrido

📚 Bloco 2 — Sistemas RAG

Este bloco ensina como conectar modelos de IA a dados reais.

RAG em produção envolve ingestão robusta, busca híbrida, avaliação contínua e arquitetura observável.

🎯 Você vai aprender

✔ pipeline completo de ingestão de documentos
✔ chunking profissional e modelagem semântica
✔ embeddings modernos e indexação vetorial
✔ estratégias híbridas de retrieval
✔ avaliação automática com RAGAS
✔ deploy seguro e otimizado


📦 Módulos

#MóduloTema
01Fundamentos de RAGArquitetura mental
02Ingestão e PipelinesETL para IA
03EmbeddingsRepresentação semântica
04Vector DBsIndexação e performance
05Retrieval StrategiesHybrid + reranking
06RAG AgentsLangChain vs LlamaIndex
07Graph RAGKnowledge Graphs
08EvaluationRAGAS + tracing
09RAG em ProduçãoSegurança e custos

🤖 Bloco 3 — Sistemas de Agentes de IA

Agentes são sistemas de software com autonomia controlada.

Este bloco ensina como projetar, orquestrar e operar agentes confiáveis em produção.

🎯 Você vai aprender

✔ diferença real entre workflow e agente
✔ arquiteturas modernas de agentes
✔ tool calling estruturado
✔ grafos de estado com LangGraph
✔ memória persistente
✔ multi-agent design
✔ guardrails e segurança


📦 Módulos

#MóduloTema
01FundamentosO que são agentes
02Meu Primeiro Agente de IAPrimeiros passos
03LangGraphOrquestração real
04Memory SystemsPersistência
05Tools/MCPIntegrações modernas
06Human-in-the-loopAprovação humana
07Multi-Agent SystemsDelegação e supervisão
08Deep-AgentO que há por debaixo do capô
09Agentes de IA em ProduçãoProjeto Final

🖥️ Bloco 4 — OCR

Aqui a engenharia encontra o hardware e os pipelines de documentos.

Este bloco ensina como rodar modelos localmente, otimizar inferência e construir pipelines OCR robustos.

🎯 Você vai aprender

✔ decisão API vs Open Source
✔ ecossistema Hugging Face real
✔ inferência local e produção com vLLM
✔ otimização de GPU e VRAM
✔ fundamentos de OCR moderno
✔ pipelines document intelligence


📦 Módulos

#MóduloTema
01OCR FundamentalsLayout + texto + estrutura
02OCR PipelinesPipeline completo
03Document IntelligenceDocling + Azure
04VLMs e MultimodaisModelos locais e VLMs frontier
05Frameworks de ServingHuggingFace + vLLM
06Projeto FinalReceipt OCR API

🧪 Bloco 5 — Fine-Tuning e Especialização de Modelos

Este bloco ensina quando treinar modelos — e principalmente quando não treinar.

🎯 Você vai aprender

✔ diferença entre Fine-Tune e RAG
✔ estratégias modernas de adaptação (LoRA, QLoRA)
✔ preparação profissional de datasets
✔ avaliação estrutural antes e depois do treino
✔ workflow completo de treino com PEFT/LoRA
✔ deploy local via llama.cpp + GGUF (API OpenAI-compatible)


📦 Módulos

#MóduloTema
01Fundamentos de Fine-TuningConceitos e Adaptação
02Raio-X: Prompt vs RAG vs FTDecisão arquitetural
03Pipeline: Planejamento e DatasetDataset e geração sintética
04Treino, Avaliação e Deploy LocalLoRA, métricas e deploy

🚀 Como Começar

  1. Clone o repositório:

    git clone https://github.com/seususuario/ai-engineer-roadmap.git
    cd ai-engineer-roadmap
    
  2. Configure o ambiente (usando uv):

    uv init
    uv venv
    source .venv/bin/activate  # ou .venv\Scripts\activate no Windows
    uv sync
    
  3. Navegue para o Bloco 1:

    cd 01-foundations
    

🤝 Contribuindo

Exigimos padrões altos. Este não é um lugar para scripts "hello world".

📝 Licença

MIT. Construa coisas incríveis. Ganhe dinheiro. Mude o mundo.

Contributors

caio-moliveira

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