Lambda3 Podcast

Neste episódio do Lambda3 Podcast, Fernando Okuma, Ivan Maia e Carlos Possa conversam sobre como a inteligência artificial passou a fazer parte do dia a dia do desenvolvimento de software. Do levantamento de requisitos ao code review, o papo explora experiências práticas, ganhos reais de produtividade, limitações das ferramentas e como o desenvolvimento assistido por IA está transformando a forma de construir software.

Participantes
Fernando Okuma - https://www.linkedin.com/in/feokuma/
Ivan Maia - https://www.linkedin.com/in/ivanmaia
Carlos Possa - https://www.linkedin.com/in/carlos-possa/

Pauta
O que é desenvolvimento assistido por IA
IA na descoberta de requisitos
Arquitetura e desenho de soluções
Assistentes de código na prática
Testes e code review com IA
Context Engineering e compartilhamento de conhecimento
Impactos na colaboração e no aprendizado

Referências
OpenAI Codex
GitHub Copilot
Claude Code
Gemini CLI
AI Engineering — Chip Huyen
Building Data-Intensive Applications — Martin Kleppmann
Software Engineering at Google

Edição
⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Compasso Coolab⁠⁠⁠⁠

Neste episódio do Lambda3 Podcast, Fernando Okuma, Jefferson Lacort e Alex Luppi abrem os bastidores do NextQs para mostrar como DevOps acontece na prática em um produto SaaS. A conversa passa por cultura, pipelines de CI/CD, observabilidade, mensageria, infraestrutura, segurança e pelas decisões técnicas que permitem entregar software com qualidade, velocidade e confiabilidade.

Participantes
Fernando Okuma - https://www.linkedin.com/in/feokuma/
Jefferson Lacort - https://www.linkedin.com/in/jefferson-lacort-16445a127/
Alex Luppi - https://www.linkedin.com/in/alexluppi7/

Pauta
O que é o NextQS e seus desafios técnicos
Cultura DevOps na prática
Da ideia ao deploy
Infraestrutura e arquitetura da plataforma
Observabilidade e gestão de incidentes
Mensageria com Kafka e RabbitMQ
Segurança no ciclo de desenvolvimento
Lições aprendidas

Referências
NextQS
Lambda3 Podcast #477 - NextQS
Python
Python Documentation
PHP
PHP Documentation
Apache Kafka Documentation
RabbitMQ Documentation
CircleCI Documentation
What is DevOps? (AWS)

Edição
⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Compasso Coolab⁠⁠⁠⁠

Nesse episódio do Lambda3 Podcast, Fernando Okuma e Bruno Pierobon, CEO e cofundador da NeoSpace, conversam sobre Large Data Models, modelos fundacionais especializados em dados corporativos e os desafios técnicos de construir, treinar e operar soluções de inteligência artificial em larga escala no Brasil.

Participantes
Fernando Okuma - https://www.linkedin.com/in/feokuma/
Bruno Pierobon - https://www.linkedin.com/in/bruno-pierobon/

Pauta
O que são Large Data Models
LLMs, Machine Learning e LDMs
Construção de modelos fundacionais no Brasil
Treinamento com dados corporativos em larga escala
Qualidade, preparação e governança dos dados
Infraestrutura, GPUs e processamento distribuído
Validação e operação dos modelos em produção
O futuro da inteligência artificial orientada a dados

Referências
NeoSpace AI
Desenvolvimento de Modelos Fundacionais no Brasil — NeoSpace — VEM AI [Temporada #8 — Ep. 03]

Edição
Compasso Coolab

Nesse episódio do Lambda3 Podcast, Fernando Okuma e Eliézer Zarpelão conversam sobre o Neo4j e o uso de bancos de dados orientados a grafos na implementação de projetos reais, passando por modelagem, Cypher, arquitetura, desempenho, segurança e integração com aplicações de IA.

Participantes
Fernando Okuma - https://www.linkedin.com/in/feokuma
Eliézer Zarpelão - https://www.linkedin.com/in/eliezerzarpelao/

Pauta
O que é um banco de dados orientado a grafos
Problemas reais que justificam o uso do Neo4j
Modelagem de dados em grafos
Desenvolvimento de consultas com Cypher
Arquiteturas híbridas e integração com outros bancos
Performance, escalabilidade e custos
Cypher Injection e segurança no Neo4j
GraphRAG, inteligência artificial e knowledge graphs
Erros e aprendizados em projetos reais

Referências
Neo4j
Cypher Manual
Neo4j GraphAcademy
Neo4j e aplicações de IA generativa
Segurança no Neo4j
Graph Databases — O'Reilly

Edição
Compasso Coolab

Neste episódio do Lambda3 Podcast, Fernando Okuma, Camila Alves e Marcus Vinicius Carvalho conversam sobre como a inteligência artificial está transformando a construção de produtos de dados, desde a modelagem e engenharia até observabilidade, governança e o futuro dos agentes construindo soluções baseadas em dados.

Participantes
Fernando Okuma - https://www.linkedin.com/in/feokuma
Camila Alves - https://www.linkedin.com/in/camilaalvescp/
Marcus Vinicius Carvalho - https://www.linkedin.com/in/m-vinicius-carvalho

Pauta
O que mudou na rotina de quem constrói produtos de dados?
Construindo pipelines com ajuda da IA
IA ajudando na modelagem dos dados
Qualidade e observabilidade de dados com IA
Linguagem natural como interface para dados
Os riscos de usar IA para construir produtos de dados
Como mudam os papéis dos times?
O futuro: agentes construindo produtos de dados?

Referências
Lambda3 Podcast 479 - Data Product Analyst
https://gitmoji.dev/
Building Data Products

Edição
⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Compasso Coolab⁠⁠⁠⁠