Três formatos. Cada um com entregável definido.
Escolha o formato que corresponde ao estágio da sua equipe — de um sprint rápido a uma exploração contínua de ideias.
← Voltar ao InícioComo cada engajamento é conduzido
Independentemente do formato, todos os projetos seguem o mesmo rigor metodológico: escopo acordado, dados reais, resultados documentados.
1. Definição do problema
Antes de qualquer código, mapeamos a pergunta, os dados disponíveis e o critério de avaliação do resultado.
2. Execução controlada
O trabalho segue o escopo definido. Experimentos são rastreados e versões mantidas — tudo reproduzível.
3. Entrega documentada
O relatório final acompanha o protótipo — com resultados, análise de erros e opções de encaminhamento.
Prototype Sprint
Um engajamento curto e focado que constrói um protótipo funcional para uma ideia específica — como classificar tickets de suporte por categoria, detectar padrões em logs ou prever churn — e reporta com clareza o quanto performa. Inclui relatório de achados e um conjunto de opções para o próximo passo.
O que está incluído
- Definição de escopo e critério de avaliação
- Exploração e limpeza básica dos dados
- Protótipo funcional com métricas de performance
- Relatório de achados com linguagem acessível
- Sessão de revisão com a equipe
Etapas do processo
Conversa inicial para entender o problema e os dados disponíveis
Proposta com escopo, cronograma e métricas de avaliação
Desenvolvimento do protótipo com rastreamento de experimentos
Entrega do protótipo e relatório de resultados
Sessão de revisão e Q&A com a equipe
Indicado para
- Equipes que querem testar uma hipótese rapidamente
- Times de produto avaliando viabilidade técnica
- Gestores que precisam de uma resposta concreta para apresentar internamente
Indicado para
- Equipes que já sabem que ML pode ajudar e querem avaliar uma abordagem concreta
- Times que precisam de documentação para embasar uma decisão de investimento maior
- Projetos com volume de dados suficiente para validação estatística
Model Validation Project
Um engajamento mais amplo que prepara os dados, constrói e testa um modelo candidato e documenta seus pontos fortes e limitações. Entregue de forma que a equipe possa decidir com segurança se quer avançar — e em qual direção.
O que está incluído
- Análise e preparação completa dos dados
- Comparação de abordagens de modelagem
- Validação cruzada com métricas detalhadas
- Análise de erros e casos extremos
- Documentação completa de pontos fortes e limites
- Recomendações para próximos passos com estimativas
Etapas do processo
Levantamento detalhado do problema e auditoria dos dados
Preparação, limpeza e feature engineering
Treinamento e comparação de modelos candidatos
Validação cruzada e análise de erros
Relatório completo + sessão de revisão
Prototyping Retainer
Um arranjo mensal que roda pequenos experimentos de forma contínua, ajudando a equipe a explorar várias ideias sem se comprometer com um projeto grande de uma só vez. Cada mês produz resultados concretos e documentados. Indicado para equipes em fase de descoberta que querem manter um ritmo de aprendizado consistente.
O que está incluído por mês
- 2 a 4 mini-experimentos de ML por ciclo
- Relatório mensal consolidado de achados
- Portfólio acumulado de experimentos documentados
- Reunião mensal de alinhamento e planejamento
- Sem prazo mínimo de contrato
Como o ciclo funciona
Reunião de planejamento: definição das ideias do ciclo
Execução dos experimentos com rastreamento contínuo
Relatório mensal com resultados e aprendizados
Revisão e definição do próximo ciclo
Indicado para
- Equipes ainda mapeando onde ML pode agregar valor
- Times que têm várias ideias e querem priorizar com base em evidência
- Organizações que querem construir cultura de experimentos de ML
Qual formato é o certo para você?
| Critério | Sprint | Validação | Retainer |
|---|---|---|---|
| Número de ideias por ciclo | 1 | 1 (aprofundada) | 2–4 / mês |
| Profundidade da análise | Média | Alta | Média a alta |
| Prazo típico | 1–2 semanas | 3–4 semanas | Mensal |
| Relatório incluído | |||
| Sessão de revisão | |||
| Investimento | R$ 680 | R$ 2.050 | R$ 3.470/mês |
Não tem certeza qual formato é o mais adequado? Fale com a equipe — conversamos sem compromisso.
Protocolos compartilhados em todas as soluções
Gestão de dados
Dados tratados dentro do escopo do projeto. Removidos ao término conforme contrato. Nenhum dado compartilhado com terceiros.
Versionamento
Código e experimentos versionados com Git. Rastreamento de runs com MLflow. Resultados reproduzíveis e auditáveis.
Métricas pertinentes
As métricas de avaliação são escolhidas em função do problema — não por conveniência. Explicadas sempre no relatório.
Revisão com a equipe
Todo engajamento inclui uma sessão de revisão dos resultados com o time do cliente — não apenas envio de arquivo.
Documentação inline
O código entregue vem com comentários e notebooks explicativos. A equipe do cliente pode trabalhar com o material sem depender de nós.
Comunicação contínua
Atualizações ao longo do projeto. Nenhuma surpresa na entrega final — o progresso é compartilhado antes de o prazo chegar.
Investimento por formato
Prototype Sprint
R$ 680
por engajamento
- 1 ideia testada
- Prazo de 1–2 semanas
- Relatório de achados
- Sessão de revisão
Model Validation
R$ 2.050
por projeto
- Preparação completa dos dados
- Comparação de abordagens
- Validação cruzada detalhada
- Documentação completa
- Sessão de revisão
Prototyping Retainer
R$ 3.470
por mês · sem prazo mínimo
- 2–4 experimentos/mês
- Relatório mensal consolidado
- Portfólio acumulado
- Reunião mensal
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Entre em contato — definimos o escopo junto antes de qualquer compromisso financeiro.
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