Dossiê de Engenharia · Recife, BR → Remoto Global

Eu mantenho sistemas vivos.
Antes animais. Agora IA.

Quinze anos à frente de um hospital veterinário de emergência 24h me ensinaram triagem, protocolos e decisões irreversíveis sob pressão. Depois reconstruí minha carreira e apliquei a mesma disciplina ao software — construindo uma plataforma AIOps completa sozinho e operando 10 produtos SaaS em produção sobre ela.

Engenheiro de Confiabilidade de IA SRE · AIOps · Plataforma Python · Rust · Django · FastAPI Aberto a contratos remotos
01

A trajetória de SRE mais improvável que você vai ler este ano

Medicina de emergência e engenharia de confiabilidade são o mesmo trabalho com pacientes diferentes. Não aprendi resposta a incidentes no livro de SRE do Google — vivi isso por 15 anos e só depois descobri que tinha um nome.

Centro cirúrgico de emergência · 2005–2020
Monitoramento de sinais vitais — FC, SpO₂, pressão, desvio da linha de base
Diagnóstico sem o paciente falar — informação incompleta, inferência rápida
POPs cirúrgicos — sem improviso sob pressão
Triagem — crítico vs. estável, alocação de recursos em segundos
Revisão de óbito sem culpa — o que falhou no sistema, não quem falhou
Sistemas em produção · 2021–hoje
Observabilidade — baselines Prometheus, burn-rate alerts, detecção de drift
Debug de incidentes ao vivo — logs parciais, RCA rápido
Runbooks — executáveis, testados, versionados
Priorização de alertas — P0 vs. ruído, políticas de escalonamento
Post-mortems sem culpa — RCA, action items, memória de padrões
02

Sinais vitais de produção

10
Plataformas SaaS em produção
1.17M+
Linhas de código, operadas solo
2.938+
Testes automatizados (core AIOps)
<5min
MTTR — alerta até correção verificada
100%
Taxa de detecção red team*
0%
Falsos positivos em benchmark*
91%
Cobertura de testes nos produtos
23
Adapters nativos de observabilidade

*Benchmark DVWA + OWASP Juice Shop — 16/16 achados detectáveis por scanner, regra estrutural: output de ferramenta não é evidência.

03

Zenthrus AIOps — a plataforma que construí e na qual apostei meu negócio

A maioria dos engenheiros usa Datadog. Eu construí a plataforma de loop fechado em que meus próprios produtos rodam: detecção, diagnóstico, remediação aprovada por humano, verificação e aprendizado — com IA local-first e zero vazamento de dados.

# O loop fecha em menos de 5 minutos Alerta disparado → Aurien diagnostica (RAG + Chain-of-Thought, cita fontes) → Humano aprova (web / Slack Block Kit + HMAC / WhatsApp) → SSH executa runbook (allowlist de 35+ comandos, tudo auditado) → Health check verifica → Alerta resolvido → Thompson Sampling atualiza reputação do agente (reward 4D) → EpisodicMemory armazena o padrão → próximo incidente resolve mais rápido
Detecção

Preditiva, não reativa

Prophet com detecção de concept drift multi-sinal (MAPE + KS Test + Page-Hinkley). Burn rates multi-janela do livro de SRE do Google. Guardas determinísticas onde LLMs não pertencem — regra arquitetural absoluta.

Ofensiva

Red team War Mode

Container Kali autônomo (gVisor, cap-drop ALL, egress lockdown, TTL 300s) com 17 ferramentas ofensivas em loop OODA, auto-mapeado ao MITRE ATT&CK. Safety kernel fail-closed com 7 checagens.

Resiliência

Chaos engineering nativo

SRE Duel: red team injeta 15+ tipos de falha, blue-team IA precisa detectar em SLA de 30s. Gaps de detecção realimentam prioridades de scan — a defesa evolui.

Segurança

Digital Twin shadow testing

Cada ação proposta pela IA é simulada num gêmeo digital antes de tocar produção. Um Safety Confidence Score libera a execução. 21 camadas de segurança, 1.471 testes dedicados.

Soberania

IA local-first, air-gap capable

Modelos servidos via Ollama com memória pgvector e re-ranking cross-encoder. Nenhum log, métrica ou prompt sai da rede — requisito que arquitetei, não um flag de feature.

Sistemas

Agente eBPF em Rust

Coleta kernel-level (19 métricas) via agente Rust/Aya — mais SSH, Prometheus remote_write e API ingest. Isolamento multi-tenant via FK + PostgreSQL RLS + embeddings com tenant salt.

Conhecer a plataforma →
04

Não é portfólio. É uma frota em produção.

Cada plataforma abaixo tem clientes pagantes e roda sob supervisão do Zenthrus AIOps. Cada uma foi encomendada por um cliente real e depois reconstruída como SaaS multi-tenant escalável.

AurienConnect
CRM AI-native integrado a ecossistemas ERP. Atende uma rede de 14 academias com ~3.000 leads/mês e 30.000 alunos ativos.
NO AR · PAGANTE
ZenthrusBPO
Plataforma de BPO financeiro, fiscal e de RH. Em validação com escritório de contabilidade gerindo 150 CNPJs.
NO AR · VALIDAÇÃO
ZenthrusERP
ERP fiscal e financeiro AI-native, feito para a Reforma Tributária — NF-e, SPED, controladoria inteligente. Motor fiscal em Rust no núcleo.
NO AR · PAGANTE
ZenthrusCar / Locadora / VET
ERPs verticais para concessionárias, locadoras e clínicas veterinárias — uma arquitetura, tenant-isolada, cada uma com cliente ativo.
NO AR · PAGANTE
Aurien
Interface pessoal de operações com IA: daemon FastAPI orquestrando Claude Code CLI com modos read-only e ação aprovada por TOTP.
INTERNO · USO DIÁRIO
05

Stack & padrões

Engenharia core

PythonDjango 5FastAPIRustDjango REST FrameworkCeleryPostgreSQL 15 + pgvectorRedisHTMXReact Native

Engenharia de IA

Claude APIRAG + Cross-Encoder re-rankingOllama (local-first)Roteamento Thompson SamplingGuardrails LLM + LLM-as-JudgeProphet forecastingDetecção de concept drift

Plataforma & confiabilidade

DockerTraefikPrometheus · Grafana · Loki · TempoeBPF (Rust/Aya)GitHub Actions CI/CDTerraform · GKEMITRE ATT&CKChaos Engineering

Governança como arquitetura

ISO 27001ISO 42001 (governança de IA)SOC 2LGPD / privacy-by-designCompliance-as-Code · 165+ controles
06

Como eu opero

i

Guardas determinísticas onde LLMs não pertencem

Burn rates, thresholds e safety checks são matemática, não prompts. A IA aconselha; o código determinístico decide o que é permitido. Isso é regra absoluta em tudo que entrego.

ii

Human-in-the-loop para tudo irreversível

A cirurgia me ensinou o custo de ações irreversíveis. Deploys de produção, remediações acima do limite de blast radius e mudanças de credencial sempre passam por um gate humano — verificado por MFA.

iii

Evidência acima de output

Meu classificador de findings impõe uma regra estrutural: output de ferramenta não é evidência. É por isso que a plataforma tem zero falsos positivos em benchmark. Trago o mesmo padrão a cada afirmação que faço.

iv

Documentação-first, auditoria sempre

ADRs antes do código. Trilhas de auditoria em hash-chain SHA-256. Cinco frameworks internos de auditoria rodam contra meus próprios sistemas a cada sprint. Formação científica faz do rigor um hábito, não um fardo.

v

Aumentado por IA, humanamente responsável

Trabalho diariamente com o Claude CLI como multiplicador de força — arquitetura, revisão e velocidade de entrega de um pequeno time, com um engenheiro responsável. Sou transparente quanto a isso porque é o futuro do ofício.

Conectar

Procurando alguém que fica calmo às 3 da manhã?

Estou aberto a contratos remotos como Engenheiro de Confiabilidade de IA, SRE ou Platform Engineer — times async-first, no mundo todo. Lido com emergências há 15 anos. A sua não vai me assustar.

magno@magnosilva.com LinkedIn Voltar ao site
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