Antonio Da Fonseca
Freelancer Platform & MLOps Engineer

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 30% 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: 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 para proteger os ambientes cloud.
• 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 — tempo de manutenção reduzido em 70%.
• Configuração de sistemas de ficheiros: particionamento de discos, montagem NFS, gestão de quotas, otimização de I/O.
• 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.