Danilo Sousa

Generative/Applied AI Engineer e Engenheiro de Software Sênior, com 15 anos de experiência na construção de plataformas, soluções em software e IA aplicada, arquitetura, projetos de softwares, automações e produtos digitais. Especialista em sistemas agênticos, orquestração multi-agente, RAG/GraphRAG, memória agêntica, arquitetura cognitiva, Voice AI em tempo real, LLMOps, evals, observabilidade e governança de IA. Atuo de ponta a ponta - descoberta, arquitetura, integração de modelos, recuperação, avaliação, segurança e operação - equilibrando qualidade, latência, confiabilidade e custo.

Na Gran, tenho liderado iniciativas de IA e dados com reduções de até 99,9% em custos unitários, ganho de até 50x em latência e operação em escala de milhões de eventos.

Especialista Sênior em Engenharia de Software | Liderança Técnica em IA Generativa | Desenvolvedor (2020) > Coordenador/Líder Técnico (2022) > Especialista Sênior (2024) at GRAN TECNOLOGIA E EDUCAÇÃO (2020-01 – Present)

• Projetei e coloquei em produção uma plataforma multi-agente com 88 agentes de IA em quatro tiers para conteúdo pedagógico, com auditoria LLM-as-judge e taxa de alucinação medida em 1,3% - Prêmio Platinum, reconhecimento máximo de engenharia da empresa.
• Reduzi em 95% o custo mensal de auditoria de qualidade (US$ 1.500 para US$ 75) usando amostragem estatística, nove critérios ponderados e grounding via busca web; complementei o processo com 59 testes de regressão em 12 disciplinas e cinco modelos.
• Redesenhei o pipeline de aproximadamente 40 milhões de eventos/mês sobre Redis e DynamoDB, retirando PostgreSQL do caminho crítico: latência de escrita de cerca de 50 ms para 1 ms (50x) e throughput de 100 para mais de 1.000 mensagens/s.
• Reduzi em 99,9% o custo de geração de material de estudo (US$ 70 para US$ 0,07 por mil questões) com cache por banca e assunto, além de 48% adicionais por roteamento de modelos conforme a etapa do pipeline.
• Escalei a plataforma de monitoramento normativo Argos de cerca de 50 para suportar até 200 mil alvos estimados, substituindo dependência externa por aquisição em cascata e retirando o navegador headless do caminho crítico, com taxa de aquisição medida em 97,1%.
• Entreguei um sistema de deduplicação semântica sobre milhões de questões (+4 milhões), combinando embeddings, KNN com limiar adaptativo, NER próprio e OpenSearch; o escopo reuniu 17 módulos e 53 funcionalidades - Prêmio Platinum.
• Treinei um classificador hierárquico com mmBERT sobre 3,6 milhões de questões, cobrindo taxonomia de nove níveis e 31.367 saídas, com condicionamento entre níveis e Tree Distance Loss experimental.

Analista de Sistemas | Oficial Temporário at FORÇA AÉREA BRASILEIRA - CENIPA (2011-01 – 2019-12)

• Atuei durante oito anos em engenharia e sustentação de sistemas no Centro de Investigação e Prevenção de Acidentes Aeronáuticos, ambiente de missão crítica orientado à confiabilidade, auditabilidade e investigação de causa raiz.
• Exerci liderança técnica e coordenação de trabalho em equipe, conectando requisitos operacionais, engenharia de software e melhoria contínua de processos.
• Construí sistema de Recomendação de Segurança de Voo, com camada de governança e camada do usuário.
• Construí sistema integrado de gerenciamento de recursos de viagens e passagens do sistema de investigação de acidentes aeronáuticos, controlando e automatizando o processo de liberação de missões.
• Recebi condecoração por excelência na Aeronáutica e reconhecimento como Analista de Sistemas - Destaque SIPAER.

Bacharelado in Ciência da Computação – CESUPA

Pós-graduação in Engenharia de Software

Pós-graduação in Perícia Digital e Computação Forense