Antonio Da Fonseca Correia
DevOps & MLOps | AI Platform Engineer
Paris · Annecy · Genebra
Engenheiro AI Platform — DevOps & MLOps, mais de cinco anos de experiência em startups e scale-ups. Vindo do direito, autodidata a partir de 2019, hoje com contrato sem termo na Craft AI, numa plataforma de IA em produção. Cubro a cadeia completa, até à segurança e ao FinOps. Francês, inglês, português. Disponível dentro de três meses.
Antonio Da Fonseca
Vindo do direito, escolhi a tecnologia em 2019 e formei-me como autodidata: cursos online, projetos pessoais, e ambientes de produção que era preciso repor de pé quando caíam. Sou hoje engenheiro AI Platform — DevOps & MLOps, responsável por infraestruturas cloud e plataformas de IA em produção.
Este percurso deixou-me uma prática: saber explicar um assunto técnico tanto a uma direção como a equipas que não tocam em código. Entrego trabalho documentado e transmissível — o que construo pode ser retomado sem depender de mim. Olho também para o que uma infraestrutura custa, e não apenas para o que faz: o desperdício cloud raramente se constata antes da fatura. Trabalhei com equipas em Paris, nos EUA e à distância, em francês, inglês e português.
Este caminho procuro hoje balizá-lo para outros: estou a preparar o BIT — Break Into Tech, um programa de acompanhamento para profissionais não técnicos e pessoas em reconversão, orientado para as profissões realmente em falta em vez das áreas mais saturadas. É a mesma exigência que aplico em missão: o que não é transmitido não está terminado.
Percurso profissional
Resultados mensuráveis, equipas reais.
Em contrato sem termo numa plataforma de IA em produção, giro o ciclo completo de desenvolvimento, deploy e monitorização de modelos de ML e LLM.
- Refonte da arquitetura IaC: migração e consolidação de +30 módulos Terraform para uma estrutura modular v2 multi-provider — menos duplicação, onboarding mais rápido em novos ambientes.
- Gestão de infraestrutura multi-cloud (AWS, GCP, Scaleway) em 50+ ambientes de clientes: harmonização de convenções de nomenclatura, variáveis e outputs entre os 3 providers para garantir coerência e manutenibilidade à escala.
- Stack de monitorização de IA/ML completo: Prometheus (métricas de infra), Grafana (dashboards em tempo real), OpenObserve (agregação de logs).
- Otimização de custos cloud: auditoria AWS completa, Reserved Instances, rightsizing de EC2/RDS — menos 10% de despesa mensal.
- Colaboração estreita com as equipas de Data Science: productionização de modelos, otimização da latência de inferência, melhoria do pipeline de ML.
- Automatização do deploy de modelos de ML via GitHub Actions e Jenkins: CI/CD completo com testes automatizados, validação de modelos e deploy progressivo.
- Documentação da arquitetura MLOps: diagramas de infraestrutura, runbooks operacionais e guias de troubleshooting.
Em missão de engenheiro DevOps numa plataforma de e-commerce de sneakers premium: infraestrutura cloud AWS e automação DevOps.
- Diagnóstico & resolução de incidentes: análise e resolução de incidentes em produção e desenvolvimento (erros aplicacionais, problemas de deploy, degradações de performance) com New Relic e AWS CloudWatch.
- Provisionamento automatizado (IaC): ambientes de desenvolvimento, serviços ECS e instâncias EC2 automatizados com Terraform.
- Administração AWS IAM: gestão de contas, grupos, roles, políticas de acesso e permissões segundo o princípio do menor privilégio.
- Scripts Bash de automação: operações recorrentes — backups e restauros de bases de dados, controlo de acessos às bases de produção.
- Administração MySQL: gestão de utilizadores, bases, tabelas, direitos de acesso e privilégios aplicacionais.
- CI/CD com GitHub Actions & Docker: criação e manutenção de Dockerfiles e workflows GitHub Actions para integração e deploy contínuos.
- Otimização dos pipelines CI/CD: fiabilidade dos deploys, rapidez das entregas e estabilidade dos ambientes.
- Integração DevOps ↔ Slack: fluidez das aprovações, centralização dos alertas New Relic, acompanhamento das taxas de erro e monitorização da saúde da plataforma.
- Funções AWS Lambda (Python): automação e otimização de workflows operacionais.
- Documentação DevOps no Notion: procedimentos de exploração, diagramas de infraestrutura, acessos a bases de dados, tutoriais de monitorização e processos internos.
Administração de sistemas Linux e automação DevOps para uma infraestrutura distribuída multi-servidor.
- Administração de sistemas Linux: contas de utilizador e permissões via CLI, monitorização de performance do sistema (CPU, RAM, disco), análise de logs para troubleshooting.
- Automação da manutenção: scripts Bash para atualizações de sistema e patches de segurança automáticos, para reduzir o tempo de manutenção.
- Scripts Bash avançados: automação de tarefas administrativas (rotação de logs, cron jobs, backups incrementais) e monitorização da saúde dos servidores com alerting.
- Configuração de servidores web: instalação e otimização de Apache e Nginx (sites estáticos e dinâmicos), configuração SSL/TLS, load balancing.
- Segurança de rede: regras de firewall (iptables, security groups), hardening SSH, gestão de certificados.
- Acesso remoto seguro: SSH com autenticação por chaves, gestão de authorized_keys, bastion hosts.
- Deploy de máquinas virtuais: criação e gestão de VMs com VirtualBox e VMware para ambientes dev/test, templates reutilizáveis.
- Estratégias de backup / recovery: soluções de backup automatizadas, testes de restauro regulares, procedimentos de disaster recovery documentados.
- Documentação técnica: guias de configuração de sistema, procedimentos de troubleshooting, documentação de arquitetura para a equipa.
Tecnologias que domino
Dez famílias, do provisioning à observabilidade.
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Vamos trabalhar juntos
Aberto a missões freelance e a posições permanentes. Híbrido a partir de Paris ou Annecy, com presença no local em Genebra.