O mercado quer AI Engineers, não usuários de IA
Salários de R$ 15k a R$ 45k. Vagas explodindo. Mas faltam profissionais que realmente entendem do fluxo completo: ML, LLMs, RAG, agentes, MLOps, deploy, governança. Este programa forma esse profissional.
📊 Comparativo honesto com outras formações no mercado
| Programa | Carga | Preço | Projeto Final | Acesso |
|---|---|---|---|---|
| MBA Impacta · AI Engineering | 360h | R$ 13.680 | Não | 24 meses |
| ESPM · IA Aplicada ao Marketing | 390h | R$ 52.080 | Sim | Limitado |
| UNIPDS · Engenharia de IA | ~360h | ~R$ 8k | Não | Limitado |
| MIT Professional · Agentic AI | ~80h (CEU) | ~US$ 3.500 | Não | Limitado |
| LUIZRJESUS · Eng. IA Aplicada (Elite) | 400h | R$ 4.997 | Sim | Vitalício |
Fontes: páginas oficiais dos programas (out/2026). Comparativo de boa fé com base nos sites de cada instituição.
Diferenciais reais — não marketing
10 módulos · 60 aulas · 400 horas
Trilha pensada para te levar do absoluto zero técnico até deploy em produção de sistemas IA enterprise.
O que é AI Engineering · Mercado e cargos · Stack moderna 2026 · Ciclo de vida do projeto · Matemática essencial · Setup profissional.
Supervisionado vs não-supervisionado · Feature engineering · Regressão, árvores, ensemble · Validação cruzada · scikit-learn, XGBoost · MLflow.
Perceptron e backprop · CNNs para visão · RNNs e Transformers · PyTorch vs TensorFlow · Transfer learning · Fine-tuning de modelos visuais.
Anatomia dos LLMs · Tokenização e attention · Prompt engineering avançado (CoT, Few-shot, ReAct, ToT) · APIs OpenAI/Anthropic/Google · Function calling.
Por que e quando usar RAG · Embeddings · Vector databases (Pinecone, Weaviate, Chroma, pgvector) · Chunking strategies · RAG avançado (HyDE, reranking, agentic RAG).
Anatomia do agente · Tool use e MCP · Memória short/long-term · LangGraph, CrewAI, AutoGen · Orquestração com supervisor · Padrões agênticos.
Quando fine-tunar (vs RAG vs prompt) · LoRA, QLoRA, PEFT · Preparação de dataset · Hugging Face Trainer · Avaliação e deploy do modelo.
Ciclo MLOps · DVC, MLflow, Weights & Biases · CI/CD para ML (GitHub Actions) · Monitoramento (drift, qualidade, custo) · Deploy patterns (BentoML, Modal, SageMaker, Bedrock).
Padrões arquiteturais (microservices, event-driven) · Escalabilidade e custo · Prompt injection e jailbreaking · LGPD, GDPR, EU AI Act · Observabilidade.
Desenho do Projeto Final · Implementação · Documentação técnica · Ética e fairness em IA · Posicionamento de mercado · Portfólio e entrevistas técnicas.
Programa Avançado em Engenharia de IA Aplicada
400 horas · Projeto Final entregue · Curso Livre (LDB Art. 42) · Emitido por LUIZRJESUS CONSULTING · CNPJ 35.706.182/0001-03