AIKHEMIST CV

Transformo dados em ouro.

Mauro Orlando

Arquiteto e Desenvolvedor de Soluções de Dados e IA

28 anos transformando dados corporativos em decisões. Hoje projeto e coloco sistemas de IA em produção, de ponta a ponta.

Entendo o problema de negócio e as decisões por trás dele, e transformo isso em modelos de dados, visualizações claras e sistemas que funcionam, sem precisar de uma especificação técnica pronta para começar.

  • Remoto
  • Tempo integral, contrato ou meio período
  • Em SJC - São Paulo, Brasil (BRT, UTC−3)
  • Inglês, espanhol e português

Top 5 no Dr.DocBench Challenge · EMNLP 2026

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O que faço

Agentes de IA e Produtos GenAI

Sistemas multiagente e aplicações de IA generativa em produção: a arquitetura, o back end e a interface que as pessoas realmente usam.

Base
Arquitetura de software desde o início da carreira, além de 2 anos na IBM.
Trabalhos recentes
DocBench Agents (top 5, EMNLP 2026), Kairós, Kasco AI Store, o estúdio de agentes de IA da Cuidar+.
Modelos e ferramentas
Claude, Gemini, ChatGPT, LangGraph, HeyGen (avatar), ElevenLabs (voz)

Modernização de Sistemas Legados e Planilhas

COBOL, Visual Basic e planilhas transformados em sistemas web, com o comportamento original testado contra o novo.

Base
O meu próprio começo: COBOL em mainframes IBM com DB2 para Bradesco e Itaú, e depois 28 anos construindo sistemas.
Trabalhos recentes
Cob.Pilot, um pipeline multiagente que extrai as regras de negócio do COBOL legado e valida a tradução contra o original.

Dados para IA, BI e Inteligência de Decisão

Dados fragmentados transformados em modelos, pipelines e dashboards que a liderança usa — e que um sistema de IA consegue ler.

Base
8 anos em Business Intelligence na Cognos (hoje IBM), liderando equipes de projetos e desenvolvimento, além de projetos corporativos de ETL/BI.
Trabalhos recentes
Cockpit de performance de Meta Ads, dashboards do diagnóstico de riscos psicossociais NR-1, simulação de Monte Carlo para empresas de alimentação, monitoramento de sinais para investidores.
Simulação
Sistemas de simulação de Monte Carlo: milhares de cenários gerados dentro das variáveis definidas pela empresa, seguidos de análise probabilística e dashboards com os resultados mais prováveis.

Avaliação de IA e Guardrails

A camada que permite colocar um sistema de IA em produção com segurança: verificações contra alucinação, aprovação humana, métricas objetivas e limites de custo.

Base
2 anos na ILOG (hoje IBM) em pesquisa operacional e simulação, além dos arcabouços de avaliação que construo para os meus próprios sistemas de IA.
Trabalhos recentes
Avaliação com holdout travado no DocBench Agents, fila de aprovação comentário a comentário no Reddit Copilot, telas de decisão humana no Cob.Pilot.
Padrões
Camadas contra alucinação, arquiteturas independentes de provedor de LLM, canais de aprovação humana, limites de custo e de taxa de uso.

Trabalhos selecionados

Diagrama de arquitetura: aplicações clientes chamam um gateway, que mede uso e créditos antes de encaminhar as requisições aos serviços de visão computacional.

Kasco AI Store

Arquiteto de backend e frontendProjeto para cliente

Problema
Uma empresa industrial de visão computacional precisava de um backend e de uma loja em produção para seus serviços de IA.
O que fiz
Projetei a arquitetura do backend e do frontend, um modelo de uso e créditos e fluxos testados de ponta a ponta.
Stack
Node.js, PostgreSQL, Railway, Playwright
Ilustração do parsing de documentos: uma página escaneada e deformada, com uma tabela inclinada, uma fórmula, notação química e um gráfico, passa por um parser e sai como estrutura limpa: títulos, a tabela reconstruída, a fórmula tipografada e o gráfico redesenhado.

DocBench Agents

ArquitetoCompetição internacional

Top 5

na classificação provisória

Classificação provisória, consultada em 29 de setembro de 2026. O resultado final sai após a avaliação de outubro de 2026.

Problema
Dr.DocBench Challenge, competição internacional aberta do workshop DocInsights do EMNLP 2026: parsing de documentos em nível especialista nas páginas em que os sistemas mais fortes ainda erram, convertido em Markdown estruturado com tabelas, fórmulas, notação química e ordem de leitura preservadas.
O que fiz
Sistema multiagente em LangGraph que transforma documentos difíceis em Markdown: um grupo de agentes testa melhorias e mantém só o que vence em um holdout bloqueado; outro processa cada página, com aprovação humana.
Stack
Python, FastAPI, LangGraph, Next.js, LLMs, OCR, IA para documentos

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O site do Kairós ao fim do vídeo de abertura: o título sobre uma fotografia de paisagem, uma breve descrição e o botão para começar a jornada.

Kairós

Arquiteto e desenvolvedorCuidar+

Problema
A transição de carreira é lenta, genérica e difícil de percorrer.
O que fiz
Arquitetei e construí uma plataforma de IA fundamentada em ciência comportamental, com sete fases guiadas, conteúdo gerado em tempo real, voz e avatar.
Stack
Next.js, TypeScript, Supabase, Claude API, ElevenLabs, HeyGen

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Cob.Pilot

Arquiteto e desenvolvedorProduto próprio, em desenvolvimento

Problema
Regras de negócio críticas ficam presas em COBOL que ninguém na equipe consegue mais alterar com segurança.
O que fiz
Pipeline multiagente em LangGraph, construído sobre o AWS CardDemo: agentes leem o código, extraem as regras de negócio, traduzem para uma linguagem moderna e validam o resultado contra o comportamento original. Antes de cada passo crítico há uma tela de decisão humana, e o trabalho de cada agente fica visível enquanto roda.
Stack
Python, LangGraph, COBOL, Next.js
O dashboard do diagnóstico NR-1: respostas, participação, o índice geral de risco e o eNPS, com um radar de risco psicossocial e um gráfico de barras comparando os departamentos.

Diagnóstico de Riscos Psicossociais NR-1

ArquitetoCuidar+

Problema
As empresas precisam mapear e tratar os riscos psicossociais no trabalho, como exige a NR-1.
O que fiz
Construí o diagnóstico e os dashboards de análise, com faixas de risco, alertas e eNPS.
Stack
React, Node.js, Railway, dashboards de análise

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O app FoodScan Pro pontuando um alimento: score de risco, score de benefício, número de ingredientes e listas de riscos e benefícios.

FoodScan Pro

Arquiteto e desenvolvedorProduto próprio

Problema
O consumidor não consegue entender o que realmente existe na sua comida.
O que fiz
Construí um app que lê rótulos de alimentos e devolve scores de risco, alertas de alergia e alternativas mais saudáveis, com base em referências da OMS, da FDA e da EFSA.
Stack
Mobile, visão computacional, LLMs

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Também em construção

Sistemas menores e ferramentas internas, com a mesma abordagem da arquitetura à produção.

Thymos

Em desenvolvimento — Cuidar+

App de inteligência emocional, pensado primeiro para o celular, que estende as oficinas presenciais para 90 dias de prática personalizada.

Next.js, Supabase, Railway, Claude API

Athanor

Ferramenta interna — Kairós

Motor gratuito de diagnóstico de carreira, criado como canal de crescimento do próprio produto, com painel administrativo, conformidade com a LGPD e limites de custo.

Next.js, Supabase, Claude API

Reddit Copilot

Ferramenta interna — Kairós

Copiloto de interação com revisão humana que monitora o Reddit, classifica as discussões e redige respostas com limites rígidos de frequência.

Node.js, Railway, Supabase, Claude API

Lapistack

Em desenvolvimento — Produto próprio

Conecta uma conta do Instagram Business, reúne um comitê simulado de nove especialistas e gera uma landing page sob medida.

Next.js, Supabase, Instagram Graph API, Claude API

Antes da IA: base corporativa

Duas décadas de otimização, BI e trabalho com dados em larga escala para grandes empresas de toda a América Latina.

Sistemas de Otimização e Decisão

Petrobras · Itaú

Decisões operacionais de alto custo e com muitas restrições.

  • Otimização avançada de rotas para veículos blindados de transporte de valores
  • Otimização da perfuração de poços de petróleo a partir de dados de radar geográfico
  • Diversos sistemas de otimização logística
  • Cadeia de suprimentos

Pesquisa Operacional · Otimização · Roteirização · Simulação

Hoje: Inteligência de Decisão

Business Intelligence Corporativo

Unilever · Pemex · Codelco · Johnson & Johnson

A liderança precisava de uma visão única e confiável do negócio entre muitos sistemas.

  • Arquitetura e desenvolvimento de sistemas de BI de ponta a ponta
  • ETL, limpeza de dados e modelos OLAP
  • Relatórios e dashboards executivos

Business Intelligence · ETL · Limpeza de Dados · OLAP · Relatórios · Dashboards

Hoje: Analytics Engineering

Dados em Larga Escala para Bancos e Seguradoras

Bancos e seguradoras

Volumes de dados enormes, sem estrutura e com padrões escondidos.

  • Processamento e organização de dados financeiros de alto volume
  • Descoberta de padrões em grandes conjuntos de dados
  • Visualização para os times de negócio e de risco

Processamento de Dados · Descoberta de Padrões · Visualização de Dados

Hoje: Analytics Avançado · Plataformas de Dados

Sistemas Corporativos e Integração

Sistemas de negócio que não conversavam entre si.

  • Projeto e construção de software corporativo
  • Integração de ERP e sistemas de negócio

Arquitetura de Software · ERP · Integração de Sistemas

Hoje: Arquitetura de Soluções

Brasil · México · Chile · América Latina

Experiência

  1. 1990–19933 anos

    Programador · HECATON e Origin C&P

    COBOL em mainframes IBM com DB2: sistemas de alto volume para grandes bancos (Bradesco, Itaú), além de indústria e varejo.

    Hoje: Arquitetura de Software / Soluções

  2. 1999–20078 anos

    Cognos (hoje IBM)

    Diretor de Serviços e Pré-vendas

    Business Intelligence. Contratei e formei equipes de desenvolvedores e analistas, gerenciei projetos e serviços de desenvolvimento, e desenhei soluções com diretores e gerentes de negócio.

    Hoje: Analytics Engineering · Modelagem de dados · Pipelines ELT · Dashboards de decisão

  3. 2007–20092 anos

    ILOG (hoje IBM)

    Gerente de Software

    Software de pesquisa operacional e simulação

    Hoje: Inteligência de Decisão · Otimização · Analytics prescritivo

  4. 2009–20112 anos

    IBM

    Gerente de Software

    Software de otimização (ILOG) para a América Latina

    Hoje: Arquitetura Corporativa de Dados e Analytics

  5. 2012–2020

    Consultor independente de BI e dados

    Simulações de Monte Carlo que orientaram empresas de alimentação sobre como operar e o que vender; sistemas de BI, data warehouses e integração com ERP para clientes corporativos e locais.

2020 — hoje: três frentes em paralelo

AIKHEMIST

2020–hoje

Reposicionamento em IA desde 2021: arquitetura e desenvolvimento de sistemas de IA. Produtos próprios e P&D.

Cuidar+

2025–hoje

Head de Tecnologia

  • Kairós em produção desde janeiro de 2026
  • Thymos em desenvolvimento

Trabalho para clientes

2026

Kasco AI Store — arquitetura de backend e frontend, por contrato

MBA, FGV

Sistemas corporativos entregues para empresas como Petrobras · Itaú · Unilever · Pemex · Codelco · Johnson & Johnson · Cargill

Projetos em toda a América Latina

Stack

Dados e BI

  • SQL
  • ETL/ELT
  • Modelagem Relacional
  • Modelagem Dimensional (star schema)
  • IBM Cognos
  • IBM DB2
  • Dashboards

Ciência da decisão

  • Pesquisa Operacional
  • Otimização
  • Simulação de Monte Carlo
  • Análise Probabilística
  • Scoring
  • Previsão

IA

  • Aplicações com LLM
  • Claude API
  • Gemini
  • ChatGPT
  • Agentes
  • RAG
  • IA para Documentos
  • Parsing de Documentos
  • OCR
  • HeyGen
  • ElevenLabs

Aplicações

  • TypeScript
  • Next.js
  • React
  • Node.js
  • Python

Plataformas de dados e nuvem

  • PostgreSQL
  • Supabase
  • Firebase
  • Railway
  • Vercel

Qualidade

  • Testes End-to-End com Playwright

Como eu trabalho

  • Do problema de negócio ao sistema em produção, sem depender de especificação pronta.
  • Remoto e assíncrono, com horário compatível com EUA e Europa
  • Tempo integral, contrato ou meio período
  • Responsabilidade de ponta a ponta, da arquitetura à produção
  • Comunicação escrita clara em inglês, espanhol e português

Fora do trabalho Em 2011 cheguei ao cume do Aconcágua, 6.961 m, a montanha mais alta fora do Himalaia. Quinze dias de expedição. Começamos em 21; chegamos ao topo em dois. Os dois últimos dias foram de nevasca: três metros de visibilidade, −15 °C. Eu não desisto.

Dados brutos são chumbo. Decisões claras são ouro.

Tem um desafio de dados ou IA? Vamos conversar.

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