Recursos
Descubra o que sua próxima vaga exige, e quanto falta para você chegar lá.
Trilhas com todos os tópicos mapeados e simulados no formato da prova real. Tudo aberto para ler. Quando quiser saber onde você está, um diagnóstico mede seu nível.
Por onde começar
TrilhasO mapa completo de tópicos de cada tecnologia e área, do básico ao avançado.Ver trilhas →SimuladosSimulados cronometrados de certificação, com nota por domínio.Ver simulados →Guias de System DesignCasos reais de arquitetura, papers e conceitos fundamentais, explicados passo a passo.Ler os guias →ProfissõesO que cada nível de uma profissão precisa provar, e por quê.Ver profissões →
Trilhas mais estudadas
- Aprendizado de MáquinaAvaliação abrangente de aprendizado de máquina cobrindo estatística, ML clássico, aprendizado profundo, MLOps, técnicas avançadas e sistemas de ML em produção.
- Certificação Anthropic ClaudeAvalia a preparação para as certificações Claude da Anthropic (Developer e Architect Foundations) — cobrindo a API do Claude, engenharia de prompt, tool use, o Model Context Protocol, Claude Code e o Agent SDK, arquitetura agêntica e planejamento de avaliação, segurança e deploy.
- Construtor de Agentes de IAAvaliação abrangente de proficiência em engenharia de agentes de IA, cobrindo interação com LLMs e APIs de provedores, arquitetura e padrões de design de agentes, RAG e sistemas de conhecimento, orquestração multi-agente, segurança e avaliação de agentes, sistemas de agentes em produção e engenharia avançada de agentes.
- Desenvolvimento de Aplicações com IAAvaliação abrangente de competências em desenvolvimento de aplicações com IA, cobrindo fundamentos de LLM, sistemas RAG, frameworks de agentes, avaliação e segurança, implantação em produção e engenharia avançada de IA incluindo fine-tuning e RLHF.
- Engenharia de PromptsAvaliação abrangente de engenharia de prompts cobrindo fundamentos de interação com LLM, técnicas avançadas como cadeia de pensamento e autoconsistência, arquitetura RAG, avaliação e testes, sistemas agênticos e implantação em produção.
- Engenheiro de IA/MLAvaliação abrangente de engenharia de IA/ML cobrindo engenharia de dados e features, desenvolvimento de modelos desde ML clássico até deep learning, sistemas de LLM e IA generativa, disponibilização de ML em produção, infraestrutura de MLOps e práticas de IA responsável.
- Fine-Tuning de LLMs & RAGAvaliacao abrangente cobrindo fundamentos de modelos de linguagem de grande escala, tecnicas de fine-tuning (LoRA, QLoRA, PEFT), arquitetura de geracao aumentada por recuperacao, bancos de dados vetoriais, embeddings, engenharia de prompts, metricas de avaliacao, otimizacao de inferencia, implantacao, guardrails, frameworks de agentes e modelos multimodais.
- IA para Customer SuccessAvalia a capacidade de utilizar ferramentas e técnicas de IA ao longo do ciclo de vida do customer success — desde automação de onboarding com IA e health scoring de clientes até previsão de churn, inteligência de engajamento, automação de workflows e liderança estratégica de CS com IA.
Simulados populares
Ler mostra o caminho. O diagnóstico mostra onde você está nele.
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