# AI First — Full Context

> A AI First projeta e constrói sistemas digitais complexos — arquitetura, full stack, cloud e engenharia de IA. Fundada por Diego Wilhelmsen.

Locale: pt-BR
URL: https://ai-first.dev.br
Tagline: ENGENHARIA DA COMPLEXIDADE.

## Who we are

A AI First atua em arquitetura, backend, frontend, cloud, infraestrutura, IA e produto — projetando sistemas que aguentam escala, ambiguidade e pressão operacional real.

Roles:
- Software Architect
- Senior Full Stack Engineer
- AI Engineer
- CTO / Tech Lead
- Product Builder

## What we do

### ARQUITETURA DE SOFTWARE

Projetamos sistemas que escalam sob restrições reais — bounded contexts, contratos claros e modos de falha intencionais.

Capabilities: Arquitetura, DDD, Microsserviços, Event Driven, Kafka, Observabilidade, Cloud

### ENGENHARIA FULL STACK

Entregamos produtos de ponta a ponta com UX sólida, APIs consistentes e infraestrutura que não desmonta depois do lançamento.

Capabilities: React, Next.js, Node.js, APIs, BFF, TypeScript, DX

### CLOUD & SISTEMAS DISTRIBUÍDOS

Construímos plataformas resilientes entre serviços, filas, caches e clouds — com observabilidade desde o primeiro dia.

Capabilities: AWS, Azure, Kubernetes, Terraform, Messaging, Caching, CI/CD

### IA & SISTEMAS AGENTICOS

Desenhamos produtos com LLM que raciocinam com tools, recuperam com propósito e permanecem mensuráveis com evals e guardrails.

Capabilities: LLMs, RAG, Agents, Tool Calling, Evals, Guardrails, Vector DBs

### ENGENHARIA DE PRODUTO

Transformamos ideias ambíguas em produtos no ar — discovery, arquitetura, protótipos e loops de iteração que geram alavancagem.

Capabilities: Discovery, Prototipagem, MVP, Roadmaps, Métricas, Entrega

### LIDERANÇA TÉCNICA

Conduzimos times pela complexidade: padrões, architecture reviews, mentoria e decisões que se acumulam com o tempo.

Capabilities: Tech Lead, CTO, Mentoria, Reviews, Padrões, Hiring

## Impact

- 16+ — ANOS CONSTRUINDO SOFTWARE
- 200+ — PROJETOS
- 57K+ — HORAS DE ENGENHARIA
- 26 — PROJETOS / ÚLTIMOS 12 MESES

## Selected work

### PLATAFORMA DE TELEMEDICINA

- URL: https://ai-first.dev.br/work/telemedicine-platform
- Industry: SAÚDE
- Summary: Plataforma multi-tenant de telemedicina conectando pacientes, clínicos e seguradoras entre regiões, com consultas em tempo real e registros auditáveis.
- Overview: Construímos uma plataforma distribuída de saúde para fluxos síncronos e assíncronos, com compliance rigoroso e alta disponibilidade.
- Challenge: Unificar fluxos clínicos em múltiplas regiões preservando residência de dados, trilhas de auditoria e sinalização subsegundo para consultas.
- Role: Arquitetura de sistema e limites de domínio; Pipeline event-driven de consultas; Plataforma Kubernetes e observabilidade
- Stack: .NET, Node.js, Kafka, PostgreSQL, Redis, Kubernetes, OpenTelemetry
- Results: 99,95% de disponibilidade nos picos de consulta; Latência de entrada na consulta abaixo de 800ms p95; Cobertura de auditoria nas transições de estado clínico

### TRILHO DE PAGAMENTOS EM TEMPO REAL

- URL: https://ai-first.dev.br/work/realtime-payments-rail
- Industry: FINTECH
- Summary: Trilho de pagamentos event-driven processando transferências de alto volume com settlement idempotente e forte observabilidade.
- Overview: Desenhamos a espinha dorsal de pagamentos para transferências em tempo real, com limites claros de settlement e falhas recuperáveis.
- Challenge: Absorver picos de tráfego sem settlement duplicado, mantendo reconciliação transparente para operações.
- Role: Topologia de eventos e padrão outbox; Modelo de idempotência e ledger; Infraestrutura cloud e SLOs
- Stack: Node.js, TypeScript, Kafka, PostgreSQL, Redis, AWS, Terraform
- Results: Throughput de pico acima de 4k TPS sustentado; Zero incidentes de settlement duplicado após o lançamento; Tempo médio para detectar lag de settlement abaixo de 2 minutos

### OS DE SINISTROS

- URL: https://ai-first.dev.br/work/insurance-claims-os
- Industry: SEGUROS
- Summary: Sistema operacional para sinistros — intake, triagem, sinais de fraude e fluxos de regulação sobre um barramento de eventos compartilhado.
- Overview: Modernizamos uma plataforma de sinistros em serviços modulares, com experiência unificada para reguladores e ganhos mensuráveis de ciclo.
- Challenge: Substituir um processo monolítico sem interromper pipelines ativos e integrações com parceiros.
- Role: Plano de migração strangler-fig; Modelo de domínio de sinistros; Arquitetura do frontend do regulador
- Stack: Java, Spring, Kafka, SQL Server, React, Azure
- Results: 30% de redução no ciclo médio de sinistro; Integrações de parceiros migradas sem janelas de downtime; Fila de tarefas do regulador com maior clareza operacional

### FABRIC DE EVENTOS TELECOM

- URL: https://ai-first.dev.br/work/telecom-event-fabric
- Industry: TELECOM
- Summary: Fabric de streaming para eventos de rede e cliente, alimentando billing, detecção de anomalias e dashboards near-realtime.
- Overview: Criamos um fabric de eventos compartilhado que transformou feeds fragmentados em streams confiáveis orientados a produto.
- Challenge: Normalizar eventos heterogêneos de devices e BSS em um schema coerente, mantendo lag previsível.
- Role: Governança de schema de eventos; Topologia de stream processing; Práticas de confiabilidade da plataforma
- Stack: Python, Kafka, Flink, ClickHouse, Kubernetes, GCP
- Results: Lag p95 do pipeline abaixo de 5 segundos para sinais críticos; Catálogo unificado de eventos com 40+ produtores; Alertas de anomalia baseados em semântica compartilhada

### AGENTES DE SUPORTE COM IA

- URL: https://ai-first.dev.br/work/ai-support-agents
- Industry: IA
- Summary: Sistema agentico de suporte com orquestrador, retrieval, tool calling e loops de evaluation para volume enterprise.
- Overview: Entregamos um produto de suporte AI-native em que agentes recuperam conhecimento de política, chamam tools e escalam com contexto.
- Challenge: Manter respostas ancoradas e mensuráveis enquanto agentes executam ações reais com segurança.
- Role: Design de orquestração de agents; Contratos de RAG e tools; Harness de eval e guardrails
- Stack: TypeScript, Python, OpenAI, pgvector, Redis, Next.js
- Results: 42% de deflexão em tickets rotineiros; Score de groundedness acima da meta em perguntas de política; Caminho seguro de escalonamento com controle humano

### LEARNING GRAPH EDTECH

- URL: https://ai-first.dev.br/work/edtech-learning-graph
- Industry: EDTECH
- Summary: Plataforma de learning graph para trilhas personalizadas, analytics de progresso e entrega de conteúdo em escala de sala de aula.
- Overview: Construímos o núcleo de um produto de aprendizagem adaptativa centrado em knowledge graph e outcomes mensuráveis.
- Challenge: Personalizar trilhas sem fragmentar a autoria de conteúdo nem explodir a complexidade de recomendação.
- Role: Modelo do learning graph; Arquitetura de API e frontend; Design de analytics de progresso
- Stack: Node.js, React, PostgreSQL, Redis, GraphQL, AWS
- Results: Trilhas personalizadas adotadas em coortes principais; Velocidade de autoria melhorada com nós reutilizáveis; Visibilidade de progresso para instrutores em tempo real

## Stack groups

- BACKEND: Node.js, TypeScript, Python, FastAPI, .NET, Java
- FRONTEND: React, Next.js, Angular, React Native
- DADOS: PostgreSQL, MongoDB, Redis, SQL Server
- MESSAGING: Kafka, RabbitMQ
- CLOUD: AWS, Azure, GCP
- INFRA: Docker, Kubernetes, Terraform, GitHub Actions
- IA: LLMs, RAG, Embeddings, Agents, Tool Calling, Vector Databases

## AI engineering

- Aplicações com LLM: Superfícies de produto ancoradas nas capacidades e limites do modelo.
- RAG: Pipelines de retrieval que mantêm respostas amarradas à fonte.
- Embeddings: Índices semânticos para busca, ranking e memória.
- Agentes de IA: Loops orientados a objetivo com tools, memória e escalonamento.
- Tool Calling: Contratos seguros de ação entre modelos e sistemas.
- Sistemas Multi-Agente: Agentes especialistas coordenados por um orquestrador.
- Evaluation: Evals offline e online que definem portões de qualidade.
- Guardrails: Políticas, allowlists e contenção de falhas.
- Observabilidade: Traces, custos e visibilidade de comportamento em produção.

## Currently

- CONSTRUINDO: PRODUTOS AI-NATIVE
- EXPLORANDO: SISTEMAS AGENTICOS
- TRABALHANDO COM: ARQUITETURAS DISTRIBUÍDAS
- APRENDENDO: TODO DIA

## Contact

- Email: contato@waac.com.br
- LinkedIn: https://linkedin.com/in/diegowilhelmsen
- GitHub: https://github.com/
- CTA: COMEÇAR UMA CONVERSA