Olá, meu nome é

Gliverson Almeida

Eu construo Agentes de IA e automações inteligentes.

Transformando processos manuais em fluxos inteligentes com LLMs, LangChain e Python.

Sobre Mim


Sou um profissional em transição para AI Automation Engineering, com base sólida em infraestrutura e DevOps.

Atuo como Analista de Infraestrutura na ChatGuru e estou construindo expertise em automação inteligente com LLMs — criando agentes, pipelines e sistemas que automatizam processos reais usando IA.

Meu diferencial está na combinação de DevOps com IA: sei deployar, escalar e manter soluções em produção, não apenas prototipar.

No meu tempo livre, gosto de pedalar, explorar novos lugares, treinar, refletir sobre o futuro da tecnologia e passar um tempo com meus amigos (e claro, com um bom café e música ao fundo).

Meus Projetos


Agente de IA para Automação de Tarefas

Agente autônomo construído com LangChain e CrewAI que lê, decide e executa ações em workflows reais.

LangChain CrewAI Python FastAPI

Pipeline RAG com LLMs Locais

Sistema de perguntas e respostas sobre documentos privados usando RAG. Roda localmente com Ollama e LlamaIndex.

LlamaIndex FAISS Ollama Python

Automação Inteligente com n8n + LLM

Fluxos de automação no-code/low-code potencializados por IA integrando webhooks, APIs e modelos de linguagem.

n8n OpenAI API Webhooks Docker

Monitor de Infra com Detecção de Anomalias

Monitoramento em tempo real com alertas baseados em ML detectando padrões anômalos automaticamente.

Python Prometheus ML AWS

Pipeline CI/CD com FastAPI e GitHub Actions

Pipeline completo de CI/CD para aplicações FastAPI com automação de testes, build e deploy.

FastAPI GitHub Actions Docker Python

Automação de Rotinas com Ansible e Docker

Provisionamento automatizado de servidores Linux e deploy containerizado. Reduz 30% do tempo de execução.

Ansible Docker Python Shell Script

Artigos


Como construir um Agente de IA com LangChain do zero

Aprenda a criar um agente autônomo que usa ferramentas, toma decisões e executa tarefas complexas com LangChain e Python.

RAG na prática: respondendo perguntas sobre seus próprios documentos

Implemente um sistema de perguntas e respostas sobre documentos privados usando RAG, LlamaIndex e modelos locais com Ollama.

Dominando Docker Compose em produção: guia completo e prático

Um passo a passo completo para estruturar um docker-compose robusto com exemplos reais de YAML, healthcheck, perfis, logs e segurança.

CI/CD para times pequenos: pipeline enxuto, confiável e auditável

Aprenda a montar um pipeline prático com validação em PR, build versionado, deploy por ambiente e rollback seguro.

Monitoramento orientado a ação: de dashboards a decisões

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