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entrando no SITA
Some news I am genuinely happy about: on June 3rd I joined Sidia, and I am now past three months there. I am part of the SITA team.
There is a specific kind of happiness when a team's scope reads like your own history: the feeling that you have been rehearsing for it the whole time without knowing.
the scope is the thread
SITA splits into a handful of teams: an AI team, a web team, a desktop team working in C#, a QA team, and a mobile team building for Android, plus, inevitably, people whose skills cross all of it. I am on the AI side. The common denominator across the team: building systems that automate what people used to do by hand.
Reading that split felt strange in the best way, because my own career is scattered across exactly this kind of ecosystem, even if I never worked the C# or Android side of it directly. I have analyzed data until it confessed something, poked at networks, worked the offensive side of security, and always, at the end, written the software that automates the whole thing. Landing on the AI team of a place shaped like this feels like the thread finally being pulled taut.
I will not talk about what we build, that stays inside. But the shape of the work I can say out loud: it is exactly the shape I like.
from js/ts to python + AI
For most of my career my stack was JS/TS and web in general, but the AI side was never really a separate thread, it was usually wired straight into the web work: A-Garra, a project of mine, and before that the data treatment pipelines I built during a university extension project. Without planning it, I had been building a portfolio with a near-perfect fit for a team that needed exactly that combination.
Python was never the new part of this: it was already my primary language in offensive security and data analysis, long before web became my day-to-day. What changes now is that this combination became the actual job, not a curious detour between other deliverables.
research as a direction
The bigger realization: research and development is the road I have decided to stay on from here forward. Doing science for real, not as a metaphor. The AI scope is where that is going to happen: ML, DL, NLP, computer vision, LLMs, the whole family.
It is already concrete: my TCC (the final undergrad thesis we do in Brazil) is pointed at this space, and a master's and a doctorate in projects around these themes come after.
the plan
Since August 1st, 2026 I have been running a study track I decided to call "the Plan", capital P on purpose. It started from a simple discomfort: my Information Systems degree never gave me the math foundation AI engineering actually needs, and since I cannot go back in time, I decided to chase that foundation on the side. It is a five-stage track, Coursera-only (the access came through Sidia and expires in June 2027), with one goal: actually becoming an AI/ML Engineer. The first credential is already out, the IBM Generative AI for Software Developers Specialization, approved on August 23rd.
There is a lot more decision-making, cutting and math behind this track than fits here. It deserves a post of its own, practically a manifesto, and it is already drafted.
forged in fire
That road is already bumpier than it sounded on paper. I picked NLP as the first serious stop on it, mostly because spaCy was already part of the day job. It went fine until it very much did not: I could get to the right output without understanding why, and the reason turned out to be that I never got a solid foundation in data structures and algorithms in college. A spaCy Doc is basically a DSA problem wearing an NLP costume, and I only found that out by hitting the wall face first. What I am doing about it is a story for the next post.
A small coincidence I like too much not to mention: I started my career as a dev on November 25th, 2025, and I am now past the nine-month mark of that. Over nine months as a dev, a bit past three months at SITA, the thread keeps pulling.
The first post on this blog says writing in public forces clarity. Consider this the first commitment published under that rule.
Uma notícia que me deixa genuinamente feliz: no dia 3 de junho eu entrei no Sidia, e já passei de três meses lá. Eu faço parte do time SITA.
Existe um tipo específico de felicidade quando o escopo de um time parece a sua própria história: a sensação de que eu venho ensaiando pra isso o tempo todo, sem saber.
o escopo é o fio
O SITA se divide em alguns times: um time de IA, um time de web, um time de desktop em C#, um time de QA e um time de mobile Android, e tem também, inevitavelmente, gente com habilidades que atravessa tudo isso. Eu tô no lado de IA. O denominador comum entre os times: construir sistemas que automatizam o que antes se fazia na mão.
Ler essa divisão foi estranho do melhor jeito possível, porque minha própria carreira está espalhada exatamente por esse tipo de ecossistema, mesmo que eu nunca tenha trabalhado direto com C# ou Android. Eu já analisei dados até eles confessarem alguma coisa, fuçei redes, trabalhei o lado ofensivo da segurança, e sempre, no final, escrevi o software que automatiza tudo. Cair no time de IA de um lugar com essa cara é o fio finalmente sendo puxado até esticar.
Eu não vou falar do que a gente constrói, isso fica lá dentro. Mas o formato do trabalho eu posso dizer em voz alta: é exatamente o formato que eu gosto.
de js/ts para python + IA
Na maior parte da minha carreira a minha stack foi JS/TS e web em geral, mas o lado de IA nunca foi um fio realmente separado, geralmente vinha junto com o trabalho web: o A-Garra, um projeto meu, e antes disso os pipelines de tratamento de dados que eu construí num projeto de extensão da faculdade. Sem planejar, eu vinha construindo um portfólio com um fit quase perfeito pra um time que precisava exatamente dessa combinação.
Python nunca foi a parte nova disso: já era minha linguagem principal em segurança ofensiva e análise de dados, antes mesmo de web virar meu ganha-pão. O que muda agora é que essa combinação virou o trabalho do dia a dia, e não uma pausa curiosa entre outras entregas.
pesquisa como direção
A ficha maior que caiu: pesquisa e desenvolvimento é a estrada que eu decidi seguir daqui pra frente. Fazer ciência de verdade, não como metáfora. O escopo de IA é onde isso vai acontecer: ML, DL, NLP, visão computacional, LLMs, a família inteira.
Já é concreto: meu TCC vai pra esse espaço, e depois um mestrado e um doutorado em projetos em volta desses temas.
o plano
Desde 1º de agosto de 2026 estou rodando uma trilha de estudos que resolvi chamar de "O Plano", com maiúscula mesmo. Ela nasceu de um incômodo simples: minha formação em Sistemas de Informação nunca me deu a base matemática que engenharia de IA exige, e como não dá pra voltar no tempo, decidi correr atrás disso por fora. É uma trilha de cinco estágios, só com cursos da Coursera (o acesso veio pela Sidia e expira em junho de 2027), com um objetivo só: virar AI/ML Engineer de verdade. Já saiu a primeira credencial, a IBM Generative AI for Software Developers Specialization, aprovada em 23 de agosto.
Tem muito mais decisão, corte e número por trás dessa trilha do que cabe aqui. Isso merece um post só dele, praticamente um manifesto, e já está rascunhado.
sendo forjado no fogo
Essa estrada já está mais acidentada do que parecia no papel. Escolhi NLP como primeira parada séria dela, principalmente porque o spaCy já fazia parte do trabalho. Foi bem até não ser mais: eu conseguia chegar no resultado certo sem entender por quê, e o motivo foi que eu nunca tive uma base sólida de estrutura de dados e algoritmos na faculdade. Um Doc do spaCy é basicamente um problema de DSA fantasiado de NLP, e eu só descobri isso na marra. O que eu tô fazendo a respeito disso é história pro próximo post.
Uma coincidência pequena que eu gosto demais pra não mencionar: eu comecei minha carreira como dev no dia 25 de novembro de 2025, e já passei da marca de nove meses disso. Mais de nove meses de dev, pouco mais de três de SITA, o fio continua puxando.
O primeiro post desse blog diz que escrever em público força clareza. Considera esse o primeiro compromisso publicado sob essa regra.