Pod & Dev

No episódio 122 do Pod&Dev, mergulhamos no universo da Arquitetura de Agentes e discutimos os desafios reais de transformar experimentos com inteligência artificial em soluções escaláveis, seguras e preparadas para produção. Para esse papo, recebemos Thiago Fonseca - Principal Engineer na Hotmart e Renato Leal - Arquiteto de soluções na AWS. 
Ao longo da conversa, exploramos desde a escolha dos modelos de IA até a construção de arquiteturas capazes de suportar milhares de agentes, além dos desafios de custos, observabilidade, memória, integrações e governança em aplicações modernas de IA.
Entre os principais tópicos do episódio:
• Como escolher o modelo de IA mais adequado para cada caso de uso e por que o melhor modelo nem sempre é a melhor escolha
• Os critérios que devem ser considerados além da performance, como custo, velocidade, contexto e retorno para o negócio
• Os desafios de escalar arquiteturas de agentes para ambientes de produção
• A importância da avaliação contínua de modelos e da criação de datasets de teste alinhados à realidade do negócio
• Os principais obstáculos para levar agentes da fase de protótipo para produção em larga escala
• Segurança, isolamento de dados e governança em ambientes com milhares de agentes ativos
• Como monitorar consumo de tokens, controlar custos e evitar desperdícios em aplicações de IA
• A importância de construir provas de conceito rápidas sem abrir mão dos fundamentos de engenharia de software
• Por que flexibilidade arquitetural é essencial em um cenário onde novos modelos surgem a todo momento
Se você trabalha com inteligência artificial, desenvolvimento de software ou está explorando o potencial dos agentes autônomos, este episódio traz reflexões práticas sobre os desafios e aprendizados de quem já está construindo soluções em produção.
Conecte-se com os bastidores desse episódio.
Jessica Betônico - Lead Engineer na Hotmart 
Renato Leal — Arquiteto de Soluções Especialista na AWS
Thiago Fonseca — Principal Engineer na Hotmart

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No episódio 121 do Pod&Dev, encerramos nossa série especial sobre carreiras em dados falando sobre um dos temas mais importantes para quem quer ingressar ou crescer na área: formação e desenvolvimento profissional.
Neste papo, Renata Biaggi, Julia Hornick e Danilo Segura compartilharam suas trajetórias, os caminhos que percorreram para construir carreira em dados e as principais recomendações para quem está começando ou buscando evoluir na área.
Entre os principais tópicos do episódio:
• Os diferentes caminhos para entrar na área de dados e por que não existe uma única trajetória profissional
• Como migrar de carreira para dados e transformar conhecimento de outras áreas em diferencial competitivo
• A importância de construir uma base sólida em SQL, Python, estatística e matemática
• Por que a prática é tão importante quanto a teoria na formação de profissionais de dados
• Como utilizar projetos pessoais e portfólios para acelerar o aprendizado e se destacar em processos seletivos
• O papel da inteligência artificial no aprendizado e os cuidados para não depender exclusivamente das ferramentas
• Como escolher cursos, especializações e formações alinhadas aos seus objetivos de carreira
• A importância de comunidades, grupos de estudo e networking para acelerar o desenvolvimento profissional
• O que continua sendo essencial em um mercado cada vez mais impactado pela inteligência artificial
• Como desenvolver visão crítica, curiosidade e capacidade de aprendizado contínuo para se manter relevante ao longo da carreira
Se você está começando na área de dados, pensando em migrar de carreira ou buscando direcionamento para os próximos passos da sua formação, este episódio é para você.
👉 Quer construir sua carreira na área de dados? Confira as oportunidades abertas:
Analytics Engineer Senior - https://grnh.se/bvtreq72teu
Data Scientist Pleno - https://grnh.se/ledvyu92teu
Lead Engineer - https://grnh.se/6z2hwgg2teu
Dê o play e conecte-se com os participantes desse episódio:
Valter Pereira (Tech Community Specialist)
Bruna Souza (Tech Community Analyst)
Danilo Segura — Senior Data & AI Manager 
Julia Hornick — Analista de Dados Sênior
Renata Biaggi — Cientista de Dados e Creator na Hotmart
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No episódio 120 do Pod&Dev, mergulhamos na carreira de Cientista de Dados e exploramos os desafios, responsabilidades e oportunidades de uma das áreas mais estratégicas da tecnologia.
Neste papo, Isabella Munhoz e Daniel Brito compartilharam suas trajetórias profissionais, os caminhos que percorreram até chegar à ciência de dados e como atuam hoje em projetos que envolvem machine learning, inteligência artificial, áudio, vídeo e modelos preditivos dentro da Hotmart.
Entre os principais tópicos do episódio:
• O que faz um Cientista de Dados no dia a dia e como essa carreira evoluiu nos últimos anos
• Como profissionais de outras áreas podem migrar para a ciência de dados
• A importância de estatística, matemática e experimentação para construir uma base sólida
• Como medir o impacto real de modelos de dados nos resultados do negócio
• O papel do cientista de dados em todo o ciclo de vida do produto, da definição do problema ao monitoramento em produção
• Os desafios de trabalhar com modelos de IA, áudio, vídeo e novas tecnologias
• As habilidades técnicas e comportamentais necessárias para crescer na área
• Como conectar conhecimento técnico com os objetivos estratégicos da empresa
Se você quer entender melhor a carreira de Cientista de Dados, descobrir quais habilidades desenvolver e conhecer os desafios reais da profissão, este episódio é pra você.
👉 Quer construir sua carreira na área de dados? Confira as oportunidades abertas: 
Data Scientist Pleno - https://grnh.se/ledvyu92teu
Engenheiro de Machine Learning Pleno - https://grnh.se/22fppdw2teu
Data Analyst Pleno - https://grnh.se/y705jrg2teu
Data Analyst Specialist - https://grnh.se/h8xlddj2teu
Lead Engineer - https://grnh.se/6z2hwgg2teu

Conecte-se com os participantes desse episódio:
Bruna Souza - Tech Community Analyst
Isabella Munhoz - Cientista de Dados na Hotmart
Daniel Brito - Cientista de Dados na Hotmart
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No episódio 119 do Pod&Dev, mergulhamos na carreira de Analytics Engineer e discutimos como esse papel tem ganhado cada vez mais relevância dentro das empresas orientadas por dados.
Neste papo, Karla Fernandes, Rayane Correia e Ricardo Fernandes compartilharam suas experiências sobre a evolução da área, os desafios do dia a dia e as habilidades necessárias para conectar tecnologia, negócio e tomada de decisão. Também falamos sobre como a função de Analytics Engineer se diferencia de outras carreiras em dados e por que ela tem se tornado uma peça fundamental para escalar a cultura data driven nas organizações.
Entre os principais tópicos do episódio:
• O que faz um Analytics Engineer e como essa carreira surgiu dentro das empresas modernas
• As diferenças entre Analytics Engineer, Data Analyst, Data Engineer e outras funções da área de dados
• Como transformar dados em informações confiáveis para apoiar decisões de negócio
• A importância de entender contexto, processos e necessidades das áreas parceiras
• As habilidades técnicas e comportamentais mais importantes para quem quer seguir nessa carreira
• Os desafios de construir e manter uma base de dados escalável, confiável e acessível
• Como tecnologia e negócio precisam caminhar juntos para gerar impacto real
• Os aprendizados, oportunidades e perspectivas para quem deseja crescer na área de Analytics Engineering
Se você trabalha com dados, quer entender melhor essa carreira ou está buscando novos caminhos dentro do universo de tecnologia e analytics, este episódio é pra você.
Confira as vagas abertas na Hotmart: 
Analytics Engineer Senior - https://grnh.se/bvtreq72teu
Data Scientist Pleno - https://grnh.se/ledvyu92teu
Engenheiro de Machine Learning Pleno - https://grnh.se/22fppdw2teu
Data Analyst Pleno - https://grnh.se/y705jrg2teu
Data Analyst Specialist - https://grnh.se/h8xlddj2teu
Lead Engineer - https://grnh.se/6z2hwgg2teu
Conecte-se com os participantes desse episódio:
Valter Pereira (Tech Community Specialist)
Bruna Souza (Tech Community Analyst)
Karla Fernandes (gerente de analytics engineer na Hotmart)
Rayane Correia (Analytics Engineer na Hotmart)
Ricardo Fernandes (Data & Analytics Engineer na Hotmart)

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No episódio 118 do Pod&Dev, recebemos Renata Biaggi e Gabriel Lages para uma conversa sobre o futuro da carreira em dados e as transformações que a inteligência artificial já está trazendo para o mercado.
Ao longo do episódio, discutimos como a área de dados está evoluindo, quais habilidades continuarão sendo essenciais nos próximos anos e como profissionais podem se preparar para um cenário cada vez mais orientado por IA.
Entre os principais tópicos do episódio:
• Como a inteligência artificial está mudando a rotina dos profissionais de dados
• O que realmente diferencia profissionais juniores, plenos e seniores na área
• A importância dos fundamentos em estatística, Python e machine learning
• Por que soft skills e conhecimento de negócio são cada vez mais valorizados
• Os desafios de migrar para uma carreira em dados em um mercado competitivo
• Como construir relevância profissional em um cenário de rápidas transformações tecnológicas
 • As principais especializações dentro do universo de dados e suas diferenças
 • O impacto da IA nas oportunidades de carreira para os próximos anos
Se você trabalha com dados, quer ingressar na área ou busca entender como se manter relevante em um mercado que está mudando rapidamente, esse episódio é pra você.
Aperte o play e acompanhe essa conversa sobre os desafios e oportunidades do futuro da área de dados.
Conecte-se com os participantes desse episódio:
Valter Pereira (Tech Community Specialist)
Bruna Souza (Tech Community Analyst)
Renata Biaggi (CEO & Founder da Biaggi Consulting)
Gabriel Lages (Data e AI Sr. Director)
Confira as vagas abertas na Hotmart:
Analytics Engineer Senior - https://grnh.se/bvtreq72teu
Data Scientist Pleno - https://grnh.se/ledvyu92teu
Engenheiro de Machine Learning Pleno - https://grnh.se/22fppdw2teu
Data Analyst Pleno - https://grnh.se/y705jrg2teu
Data Analyst Specialist - https://grnh.se/h8xlddj2teu
Lead Engineer - https://grnh.se/6z2hwgg2teu

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