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zechim

IA Aplicada · Desde 2001

IA aplicada, engenharia pra produção.

Vinte e cinco anos de engenharia de software, agora aplicados a agentes de IA, LLMs e os pipelines de dados que os sustentam.

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Consultoria sênior brasileira. Engajamentos globais, 100% remoto.

O que entregamos

Do dado ao agente. Sem buracos no meio.

Construímos a base de dados e os agentes que rodam em cima. Mesmos engenheiros, uma cabeça só. A maioria dos projetos de IA falha por causa de dado, não de modelo.

Fundação de dados

Antes do agente, o pipe. SaaS dispersos em um warehouse modelado, governado e queryável.

  • Ingestão de dados

    Airbyte, Fivetran ou conectores customizados. SaaS (HubSpot, Stripe, Pipefy), bancos legados, planilhas e arquivos em um warehouse central.

  • Warehouse + dbt

    BigQuery, Snowflake ou Postgres com modelos dbt versionados, testados e documentados. Uma única fonte de verdade para todo o time.

  • Plataforma e infraestrutura

    Terraform, CI/CD, observabilidade e custo sob controle. Deploys on-premise ou em VPC própria para casos LGPD-críticos. Stack brasileiro (Totvs, Omie, Bling) integrado quando preciso.

Agentes de IA

Rodando em cima da fundação. Conversacionais, multimodais, com guardrails e observabilidade.

  • Converse com seus dados

    Agentes que traduzem perguntas em linguagem natural para SQL, APIs e dashboards. Análises sob demanda, sem formulários nem BI engessado.

  • Copilotos internos

    Agentes que operam seu CRM, ERP e ferramentas internas com aprovação humana onde importa. Reduza tickets repetitivos e libere seu time.

  • Arquitetura de agentes & evals

    Sistemas multi-agente com RAG, memória, ferramentas e guardrails. Pipelines de eval, red-teaming e observabilidade. O que separa o protótipo bonito do sistema que aguenta produção.

Como construímos

Do dado bruto ao agente em produção.

O demo da Acme Store que você viu não saiu da imaginação. Ele é a saída de um pipeline real que aplicamos a cada cliente. Mesmo método, dados diferentes.

  1. Ingestão

    Conectores extraem dados de SaaS, bancos legados e arquivos. Airbyte para o que existe, código para o que não existe. Tudo cai em um warehouse central.

  2. Modelagem

    Modelos dbt limpam, transformam e documentam. Versionados em git, testados em CI. O que vira queryável para o agente é exatamente o que vira queryável para seu BI.

  3. Agente

    Claude ou GPT lendo o warehouse via MCP, com guardrails de SQL e evals automatizados. Você pergunta em português; ele responde com os números corretos. (Como aqui no demo.)

Mesma engenharia que rodou Airbyte, dbt e BigQuery em times sênior. Agora com o pedaço de agente no topo.

Para quem trabalhamos

Times que ganham com agentes que entregam.

Se você se reconhece em algum desses cenários, vale uma conversa.

  • Médio porte com dado espalhado

    Indústria, agro, varejo, logística, construção. CRM em uma ferramenta, ERP em outra, planilha aqui, banco legado ali. A gente une, modela e bota IA rodando em cima.

  • Scale-ups brasileiras

    Você tem time de engenharia, mas não tem um head de IA. Precisa de um agente em produção rápido, com cabeça sênior por trás.

  • Startups internacionais

    Você está em US ou EU sem AI lead. Quer senioridade real, não hype, e um time que entrega rápido em fuso compatível.

  • Expansão para Brasil e LATAM

    Você é uma empresa global entrando no Brasil. Precisa de quem domina o stack local (Pix, WhatsApp, LGPD, Totvs) com qualidade de engenharia internacional.

Por setor

Páginas dedicadas para o seu setor

Veja como aplicamos a fundação de dados + agentes em cada vertical.

Também construindo

Consultoria primeiro, produtos na lateral.

A maior parte do que a Zechim faz é trabalho de cliente. Ao lado disso, um produto construído com a mesma engenharia que a gente leva pra engajamento.

Como trabalhamos

Engajamentos com escopo claro e saídas mensuráveis.

Sem hora aberta, sem escopo aberto, sem dependência eterna. Cada etapa tem entrega definida.

  1. 012 semanas

    Discovery

    Mapeamos onde IA realmente entrega valor no seu caso. Saída: arquitetura, plano de execução e escopo do piloto.

    • Diagnóstico
    • Arquitetura
    • Plano
  2. 024 a 8 semanas

    Pilot

    Um agente em produção pequena, com métricas reais. Decisão informada para escalar ou pivotar.

    • POC funcional
    • Métricas reais
    • Sem lock-in
  3. 033 a 6 meses

    Production

    Sistema completo com evals, observabilidade, custo controlado e handoff documentado para o seu time.

    • SLA
    • Observabilidade
    • Handoff
  4. 04Recorrente

    Fractional AI Lead

    Liderança técnica sênior em IA sob demanda. Decisões de stack, revisão de código, contratações e roadmap.

    • Recorrente
    • Hands-on
    • Senioridade

Disponibilidade sob consulta. Remoto, global.

Ver detalhes de cada fase

Sobre

Engenharia sênior aplicada à IA real

A Zechim Technologies é uma consultoria de engenharia focada em IA aplicada e agentes autônomos. Nascemos da convicção de que IA em produção exige rigor de software, não improviso.

Mais de 25 anos construindo software de missão crítica: backends de alta carga, sistemas distribuídos, integrações complexas. Hoje, esse mesmo rigor aplicado a LLMs, RAG, eval e agentes.

Trabalhamos com clientes no Brasil e fora, em projetos que vão de provas de conceito ágeis a plataformas de agentes em escala.

Anos de engenharia
25+
Sistemas em produção
100+
Foco atual
IA & Agentes

Dúvidas frequentes

O que você provavelmente quer saber antes de marcar.

  • Quanto tempo leva para sair do papel?

    Um Discovery dura 2 semanas e termina com arquitetura e plano de execução. Um piloto em produção fica pronto em 4 a 8 semanas. Sistemas completos em 3 a 6 meses. A gente conversa antes de prometer prazo: cada caso varia.

  • Como funcionam os engajamentos?

    Discovery é um escopo fixo de 2 semanas. Piloto e Production são escopados pra um resultado específico que você aprova antes. Fractional AI Lead é trabalho contínuo de parceiro de pensamento, mínimo de 3 meses. Sem hora aberta, sem dependência eterna. Detalhes a gente conversa no primeiro papo.

  • Meus dados saem da minha infraestrutura?

    Não, se você não quiser. Deploys on-premise, instâncias dedicadas na sua VPC, ou modelos soberanos rodando no Brasil estão todos na mesa. LGPD-friendly por padrão.

  • Com qual stack vocês trabalham?

    Com o que o seu caso realmente precisa. A gente é stack-agnóstico: qualquer LLM de peso, qualquer vector store, qualquer camada de orquestração, qualquer frontend, qualquer banco. Se você já tem infra, a gente integra. Se está começando do zero, a gente ajuda a decidir. O stack certo é o que serve seu caso, não o que a gente prefere.

  • E para entrar em produção?

    Depende da sua infraestrutura. Trabalhamos com sua cloud existente, seu CI/CD, sua observabilidade. Se você não tem isso montado, ajudamos a construir. O agente que você vê no /demo é um exemplo trabalhado de stack completa do zero, pronto pra reusar ou adaptar.

  • E depois que entrega?

    Você escolhe: handoff completo (a gente entrega documentado e some), suporte contínuo (SLA + on-call), ou Fractional AI Lead continuando como parceiro sênior de pensamento. Sem aprisionamento.

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Conte seu desafio. Em uma conversa de 30 minutos costuma dar para dizer se faz sentido e como faria.

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