Resultados de projetos anteriores, não garantia de resultado futuro.
Comece pelo problema. Você não precisa chegar sabendo qual tecnologia contratar.
Cloud, SaaS e serviços gerenciados com custo crescente e pouca visibilidade de onde está o desperdício.
Saiba maisProcessos repetitivos, triagem e integrações feitas à mão que IA e automação podem assumir.
Saiba maisProtótipos que não chegam à produção e custo de modelos sem controle.
Saiba maisBackend sem padrão, gargalos de performance e dificuldade para escalar ou evoluir.
Saiba maisDeploys manuais ou arriscados, Kubernetes difícil de operar e migrações travadas.
Saiba maisSem métricas, logs e alertas úteis, os problemas aparecem primeiro para o usuário.
Saiba maisSite lento, mal indexado e sem rastreamento para saber o que converte.
Saiba maisAlternativas a serviços gerenciados e licenças, avaliadas por TCO antes de qualquer migração.
Saiba maisResultados reais de projetos de infraestrutura, migração e otimização de custos em cloud.
Programa transversal de redução de custos e modernização da plataforma: migração de PostgreSQL do Amazon RDS para StackGres, workloads do ECS para Kubernetes, uso de Spot com Karpenter e KEDA para escalar sob demanda, redução de custos de rede e revisão de serviços gerenciados. Resultado consolidado do programa: redução de aproximadamente US$ 18 mil por mês em custos de infraestrutura, mantendo confiabilidade e performance.
Consolidação da exposição de serviços TCP e HTTP em um API gateway APISIX, eliminando a necessidade de um NLB ou ALB por serviço. O que parecia um detalhe de rede virou uma frente de FinOps: menos load balancers, menos custo recorrente com rede e um ponto único de roteamento, autenticação e observabilidade. Resultado: redução de 35% nos custos de Load Balancers.
Evolução de monitoramento isolado para observabilidade integrada, com uma stack interna de Prometheus, Grafana, Loki, Tempo, Mimir e Pyroscope centralizando métricas, logs, traces e profiling. Resultado: investigação de incidentes mais rápida, com correlação entre sinais em um só lugar e redução de 45% no MTTR.
Migração de deploys manuais e scripts pontuais para pipelines GitOps padronizados no Azure DevOps, com templates reutilizáveis entre projetos, validações automáticas e rollback previsível. Resultado: redução de 40% no tempo de deploy e menos retrabalho na configuração de pipelines.
A equipe de engenharia gastava tempo excessivo analisando logs e métricas de alertas para identificar a causa raiz de incidentes. Desenvolvi um agente de IA integrado ao Slack e Datadog que analisa logs e métricas em tempo real, sugerindo correções para erros recorrentes. A triagem inicial passou a ser feita em segundos, reduzindo drasticamente o MTTR.
A API principal apresentava alta latência em horários de pico devido a gargalos de concorrência e consultas ineficientes ao banco de dados. Reestruturei a camada de persistência, implementei estratégias de caching distribuído e refatorei os fluxos críticos para processamento assíncrono. O tempo médio de resposta caiu de 1,2s para 180ms, suportando o quádruplo de requisições simultâneas com a mesma infraestrutura.
Ofertas de escopo fechado para quem quer um primeiro passo concreto.
Automatize um processo operacional com IA.
Descubra onde sua operação tecnológica pode economizar.
Site ou landing page com SEO, Analytics e conversões configurados.
Identifique riscos, custos e gargalos da infraestrutura.
Um diagnóstico de escopo fechado em duas frentes: eficiência operacional (processos que a IA e a automação podem assumir) e eficiência tecnológica (cloud, Kubernetes, bancos, observabilidade, SaaS, serviços gerenciados, alternativas open source e custo de IA). Cada oportunidade vira um business case com ganho, esforço, risco e prioridade, e o que for priorizado pode ser implementado.
Se sua empresa está enfrentando deploys instáveis, backend difícil de manter, protótipos de IA que não saem do papel ou custos cloud crescendo sem clareza, podemos conversar sobre um assessment de eficiência.
Primeira conversa para entender o contexto e avaliar se faz sentido trabalharmos juntas.
Seis frentes que se conectam, de IA e software à plataforma cloud, à confiabilidade, à redução de custos e ao crescimento digital. Projetos pontuais ou acompanhamento recorrente.
Menos trabalho manual, IA em produção
Automatizamos processos que consomem horas da equipe com IA e fluxos de trabalho, e colocamos agentes, RAG e integrações com LLMs em produção, com observabilidade e controle de custo por modelo, agente e workflow.
Saiba maisDo site ao sistema, do MVP à escala
Construímos APIs, backend, frontend, sistemas internos, MVPs e produtos digitais, com arquitetura pensada para escalar e ser mantida. O foco é resolver o problema de negócio, não vender horas técnicas.
Saiba maisInfraestrutura que escala e entrega rápido
Modernizamos cloud, Kubernetes e pipelines de entrega para reduzir o tempo de deploy, dar autonomia aos times e preparar a plataforma para crescer, com infraestrutura como código, GitOps e rollback previsível.
Saiba maisVisibilidade para agir antes do usuário
Criamos visibilidade sobre a operação para encontrar falhas mais rápido e reduzir indisponibilidade, com métricas, logs, traces, alertas e SLOs que ajudam o time a responder a incidentes com menos esforço.
Saiba maisCusto visível, TCO sob controle
Reduzimos o custo total da operação tecnológica sem sacrificar segurança, disponibilidade ou capacidade de inovar: cloud, Kubernetes, bancos, SaaS, serviços gerenciados e IA. Open source entra quando o TCO fizer sentido, não por padrão.
Saiba maisPresença digital que converte
Criação e modernização de sites e landing pages com SEO técnico, performance e rastreamento configurados desde o início, para mostrar quais canais e ações realmente geram contatos e vendas.
Saiba maisPrincípios que guiam cada projeto, do diagnóstico à entrega.
Riscos, decisões e trade-offs documentados e compartilhados com o time durante todo o projeto.
Métricas antes e depois de cada mudança: custo, tempo de deploy, latência, MTTR.
Soluções que rodam em produção de verdade, não só em protótipo ou apresentação.
O trabalho começa por um assessment de eficiência, com quick wins já nas primeiras semanas.
Documentação e mentoria para o time seguir autônomo depois da entrega.
Projetos pontuais ou apoio recorrente, alinhados ao estágio de cada empresa e sem complexidade desnecessária.
Abordagem prática para entender o ambiente atual, priorizar riscos e entregar melhorias sustentáveis em infraestrutura, backend e IA.
Entendimento do contexto, dores atuais, objetivos técnicos, restrições e estágio do time.
Análise de infraestrutura, cloud, Kubernetes, pipelines, observabilidade, segurança, custos e processos operacionais.
Priorização de riscos, melhorias, quick wins e entregáveis com base em impacto, urgência e complexidade.
Implementação das melhorias ou apoio técnico para o time executar com segurança, documentação e governança.
Experiência construída em ambientes de tecnologia, varejo, SaaS e atuação internacional.
Calculadoras, checklists e guias práticos sobre IA, Kubernetes, FinOps e engenharia de plataforma.
Terraform, Kubernetes EKS e observabilidade na infraestrutura; backend em múltiplas linguagens; LangChain, RAG e LLMs nos sistemas de IA.
Sou Roberta Soliman, Tech Lead atuando em Platform Engineering, arquitetura de software e sistemas de IA — do design ao backend, da infraestrutura à operação em produção.
Tenho experiência arquitetando e operando plataformas críticas em AWS, GCP e Azure com Kubernetes, Terraform, CI/CD e observabilidade; desenvolvendo backend e APIs em múltiplas linguagens; e implementando sistemas de IA com RAG e agentes integrados a LLMs.
Atuo conectando estratégia técnica, execução hands-on e confiabilidade de produção, ajudando empresas a projetar arquiteturas sólidas, reduzir riscos operacionais e colocar sistemas de IA em produção de verdade — não só em protótipo.
Meu foco é entregar soluções práticas, sustentáveis e alinhadas ao estágio atual de cada empresa, sem complexidade desnecessária.
Notas técnicas baseadas em projetos reais de infraestrutura, backend e IA.
Guia prático para reduzir custo e melhorar o escalonamento de nós no Kubernetes com Karpenter, baseado em projetos reais.
NAT Gateway, tráfego entre AZs e volumes EBS: onde o custo se esconde e o que corrigir primeiro.
Estime sua economia mensal com Karpenter, Spot, desligamento fora do horário e Graviton.
Veja quanto o Spot realmente economiza, descontando o fallback para On-Demand e os Savings Plans.
CLI open source que checa se seus workloads Kubernetes toleram interrupção de Spot.
Conhecer a ferramentaCLI open source que checa manifests e imagens para saber quais workloads Kubernetes podem rodar em arm64.
Conhecer a ferramentaCLI open source que compara requests de CPU e memória com o uso observado (arquivos ou Prometheus) e diz o que definir.
Conhecer a ferramentaPreflight, bake period, ordem de nodes e add-ons e rollback seguro, em um roteiro.
Dimensione, escale sob demanda e use Spot com segurança, com resultados de casos reais.
O que a doação de Agent Substrate, gVisor e OpenRL à CNCF muda na governança, portabilidade, segurança e adoção de plataformas de agentes.
Entenda como Agent Substrate, gVisor e OpenRL se complementam na execução de agentes, com contratos de avaliação, segurança e operação em Kubernetes.
Entenda SandboxSet, SandboxClaim e warm pools no OpenKruise Agents, com exemplos Kubernetes e decisões de segurança, observabilidade e operação em produção.
Participação em eventos e iniciativas como DevOpsBootcampLive, AWS Members Day e BrazilClouds Talks, compartilhando experiências práticas em infraestrutura, Kubernetes e service mesh.
Apoio a jovens da rede pública do Capão Redondo no processo de admissão em universidades internacionais.
Avaliamos serviços gerenciados e ferramentas proprietárias, calculamos o custo total de operação e identificamos alternativas open source que realmente gerem economia, sem trocar custo de licença por complexidade operacional.
Ver Technology Cost OptimizationAlém da consultoria, mantemos projetos técnicos e iniciativas open source voltadas para automação, infraestrutura, backend e compartilhamento de conhecimento.
CLI que diz quais workloads Kubernetes podem rodar em Spot com segurança e o que corrigir nos outros. Lê manifests (Helm, kustomize) ou o cluster, com saída em tabela, JSON e CSV, e imagem de container.
Exporter Prometheus para Azure DevOps (Repos, Boards, Pipelines e Releases) com suporte a métricas DORA. Pronto para Kubernetes, com Helm chart, dashboard Grafana e regras de alerta incluídos.
Biblioteca de apoio para pipelines Jenkins em ambientes Windows/PowerShell, facilitando automações, padronização e reaproveitamento de etapas em CI/CD.
Guia de instalação e configuração do n8n com Docker, PostgreSQL e integração com Slack, voltado para automação de workflows e integrações.
Um diagnóstico de escopo fechado em duas frentes: eficiência operacional (processos que a IA e a automação podem assumir) e eficiência tecnológica (cloud, Kubernetes, bancos, observabilidade, SaaS, serviços gerenciados, alternativas open source e custo de IA). Cada oportunidade vira um business case com ganho, esforço, risco e prioridade, e o que for priorizado pode ser implementado. Entregáveis: mapa de oportunidades de ia e automação, análise de custos de cloud, infraestrutura e saas, alternativas open source avaliadas por tco, estimativa de impacto, esforço, risco e payback, roadmap de 30/60/90 dias e plano de implementação.
01. Conversa inicial · 02. Diagnóstico técnico · 03. Plano de ação · 04. Execução ou acompanhamento. Primeira conversa para entender o contexto e avaliar se faz sentido trabalharmos juntas.
IA e Automação (Menos trabalho manual, IA em produção); Software e Web (Do site ao sistema, do MVP à escala); Cloud e Platform Engineering (Infraestrutura que escala e entrega rápido); Observabilidade e SRE (Visibilidade para agir antes do usuário); Technology Cost Optimization (Custo visível, TCO sob controle); Web Growth e Analytics (Presença digital que converte).
Sim. Criação e modernização de sites e landing pages com SEO técnico, performance e rastreamento configurados desde o início, para mostrar quais canais e ações realmente geram contatos e vendas.
Não. Reduzimos o custo total da operação tecnológica sem sacrificar segurança, disponibilidade ou capacidade de inovar: cloud, Kubernetes, bancos, SaaS, serviços gerenciados e IA. Open source entra quando o TCO fizer sentido, não por padrão.
O trabalho pode começar com um diagnóstico técnico e seguir em projetos pontuais ou acompanhamento recorrente em DevOps, SRE, Platform Engineering, arquitetura de software e engenharia de IA.
Clouds: AWS, GCP, Azure, Magalu Cloud. Terraform, Kubernetes EKS e observabilidade na infraestrutura; backend em múltiplas linguagens; LangChain, RAG e LLMs nos sistemas de IA.
São Paulo, SP · presencial em São Paulo e remoto para Brasil e América Latina. Português: nativo. Inglês técnico para leitura, documentação e comunicação assíncrona.
Agende uma conversa inicial pelo Calendly ou fale por WhatsApp, e-mail ou pelo formulário desta página. A primeira conversa serve para entender o contexto e avaliar se faz sentido trabalharmos juntas.
A consultoria apoia empresas que querem reduzir trabalho manual com IA e automação, cortar custos de cloud, Kubernetes e SaaS, avaliar alternativas open source por TCO, evoluir infraestrutura e backend, e melhorar a presença digital com sites, SEO e Analytics. O trabalho pode começar com um assessment de eficiência e seguir em projetos pontuais ou acompanhamento recorrente em IA, DevOps, SRE, Platform Engineering, FinOps e arquitetura de software.
