Wilson Llanos

Engenheiro de IA

Construo sistemas de IA aplicada, do protótipo à produção.

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Foto de Wilson Llanos, retrato de estúdio

Resumo

Sou Desenvolvedor de Sistemas na EISA e construo soluções de IA generativa em produção no ecossistema Azure, com foco em segurança e governança de dados. Desenvolvi um sistema multiagente com LangGraph e MCP para a triagem de incidentes de TI, reduzindo o tempo de resposta, e hoje desenvolvo um sistema multiagente com RAG híbrido para automatizar o suporte N1. Também atuo na integração de dados entre quatro sistemas, incluindo legados, eliminando erros recorrentes, e tenho projetos de Machine Learning com Apache Spark no Databricks. MBA em IA e Big Data pelo ICMC/USP (conclusão em outubro de 2026) e formado em Engenharia Civil.

Trajetória

  1. 2026-01 — Atual · 💼

    Desenvolvedor de Sistemas · EISA - Empresa Interagrícola

    Promovido após superar as metas, levei RAG e LLMs para a equipe: desenvolvo um sistema multiagente para automatizar o suporte N1, com o objetivo de reduzir o volume de chamados e o tempo de resposta do time de TI.

  2. 2025-07 — 2026-10 · 🎓

    MBA em Inteligência Artificial e Big Data · ICMC / USP

    Decisão estratégica para aprofundar a formação em IA: aprendizado de máquina, deep learning e IA generativa, além de Big Data. Conclusão prevista para outubro de 2026.

  3. 2025-02 — 2025-12 · 💼

    Analista Programador · EISA - Empresa Interagrícola

    Primeira promoção, conquistada com entregas dentro de prazos exigentes. Avancei em integração de dados, com pipelines de ETL e relatórios analíticos para o negócio do café, e iniciei os primeiros protótipos de IA generativa com RAG e LLMs.

  4. 2025-01 · 🎓

    Pipeline ETL e Machine Learning com Apache Spark · Data Science Academy

    O ponto de partida no universo da IA: pipelines de ETL e modelos de Machine Learning com Apache Spark.

  5. 2022-04 — 2025-01 · 💼

    Analista de Suporte · EISA - Empresa Interagrícola

    Início na TI: suporte a usuários em sistemas, banco de dados e infraestrutura, reduzindo tickets recorrentes, enquanto desenvolvia SQL, C#, CI/CD e Azure para a transição ao desenvolvimento.

  6. 2012-01 — 2016-12 · 🎓

    Bacharelado em Engenharia Civil · Uninove

    A base em matemática e estatística que facilitou a transição para a tecnologia e hoje sustenta os estudos em IA.

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Projetos

Pessoal · código aberto

Portal de Portfólio com Chat de IA

Este site: um portfólio bilíngue com um assistente de IA que responde sobre a minha carreira usando RAG sobre o meu próprio currículo, com guardrail contra prompt injection, limites de custo e CI/CD. Desenvolvido com Spec-Driven Development.

  • Next.js
  • TypeScript
  • FastAPI
  • Gemini
  • RAG
  • Prompt Guard 2
  • Upstash Redis
  • GitHub Actions
  • Vercel
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Desafio técnico (case Getnet) · código aberto

Suporte Multiagente para Lojistas

Um roteador em LangGraph direciona cada mensagem a agentes especializados: RAG sobre fontes aprovadas, dados do próprio lojista via tools e APIs externas, com guardrails, redação de dados pessoais e observabilidade. Sem contexto suficiente, admite a limitação em vez de inventar.

  • Python
  • FastAPI
  • LangGraph
  • LangChain
  • Claude
  • Chroma
  • Sentence Transformers
  • Docker
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Usado na EISA · código aberto

Avaliação de Qualidade de Retrieval

Ferramenta de linha de comando que mede a qualidade da busca de um corpus de documentação antes de publicá-lo no Azure AI Search: compara busca vetorial e híbrida (BM25 + RRF) num golden set, com Recall@k e MRR contra um baseline.

  • Python
  • Azure OpenAI
  • Qdrant
  • BM25
  • fastembed
  • Typer
Ver no GitHub →

Certificações