Sobre a Vernspark
Feitos por praticantes,
para quem quer praticar
Uma equipe que usa IA no trabalho todos os dias e decidiu estruturar o aprendizado que queria ter tido.
← Voltar ao inícioNossa história
Como a Vernspark surgiu
Em 2021, um grupo de engenheiros de software em Joinville começou a lidar com demandas crescentes por modelos de IA em produção. A maioria dos recursos disponíveis na época ensinava conceitos, mas deixava de lado a parte mais trabalhosa: entender o toolchain de GPU, depurar treinamentos lentos, escolher arquiteturas com critério.
Depois de dois anos aprendendo na prática, esse grupo decidiu sistematizar o que havia funcionado. A Vernspark nasceu dessa decisão: não como mais um repositório de vídeos, mas como um programa com estrutura clara, mentores que trabalham com IA no dia a dia e projetos que resultam em algo apresentável.
Hoje, o bootcamp atende programadores de todo o Brasil, com base operacional em Joinville. Cada turma é pequena o suficiente para que o acompanhamento seja de verdade — não um canal de suporte com respostas automáticas.
340+
participantes formados
3
trilhas estruturadas
4
anos de operação
100%
base Nvidia GPU
Missão
O que nos move
Tornar o aprendizado prático em IA acessível para programadores brasileiros — com estrutura clara, mentoria humana e projetos que fazem sentido fora da sala de aula.
Clareza
Cada fase do programa tem começo e fim definidos. Nenhum participante fica sem saber o que fazer a seguir.
Honestidade
Não prometemos posições de emprego. Entregamos um caminho de aprendizado rigoroso e um projeto real no portfólio.
Continuidade
Quem termina uma trilha tem acesso à comunidade e pode entrar na próxima com abatimento de valor.
Equipe
As pessoas por trás das trilhas
Ricardo Fontes
Diretor de Currículo
Engenheiro de ML com foco em otimização de inferência em GPU. Projetou a estrutura das três trilhas e revisa o material a cada turma.
Camila Menezes
Mentora Técnica
Desenvolvedora de IA com experiência em arquitetura de modelos para produção. Conduz as revisões de código do Core Bootcamp e do Applied Showcase.
Thiago Oliveira
Coordenador de Turmas
Responsável pelo acompanhamento operacional das turmas, onboarding de novos participantes e suporte à comunidade entre sprints.
Padrões
Como mantemos a qualidade
Cada aspecto do programa passa por critérios definidos antes de chegar a uma turma.
Revisão de código por pares
Todo entregável passa por avaliação de pelo menos um mentor antes do feedback ao participante. Comentários são específicos e orientados à correção.
Proteção de dados (LGPD)
Seguimos a Lei Geral de Proteção de Dados em todo o ciclo de matrícula e comunicação. Dados de participantes não são compartilhados com terceiros sem consentimento.
Material revisado por turma
O conteúdo não é estático. A cada coorte, exercícios e exemplos são atualizados para refletir mudanças no ecossistema Nvidia e nas práticas de mercado.
Turmas com limite de vagas
O número de participantes por coorte é controlado para garantir que mentores consigam acompanhar cada pessoa de perto, sem sobrecarregar o suporte.
Alinhamento com mercado
As trilhas são construídas ao redor de ferramentas usadas em produção — não de demos de demonstração. A curadoria parte de projetos reais que os mentores já entregaram.
Coleta de feedback estruturada
Ao final de cada módulo, participantes respondem a um formulário curto de avaliação. Os resultados entram diretamente na revisão do material para a próxima turma.
Desenvolvimento em IA com base técnica sólida
A formação em inteligência artificial passou por uma transformação nos últimos anos. Ferramentas que antes exigiam acesso a laboratórios universitários estão disponíveis para desenvolvedores com uma workstation adequada ou créditos em nuvem. Esse acesso trouxe uma nova dificuldade: saber por onde começar, o que de fato importa e como montar um percurso de aprendizado que não perca semanas com material desatualizado.
A Vernspark parte de um recorte específico: desenvolvimento com GPU Nvidia em contextos aplicados. Isso significa trabalhar com CUDA, entender como o hardware influencia decisões de arquitetura, lidar com fluxos de treino em escala e preparar modelos para uso fora do ambiente de desenvolvimento. É uma área com terminologia própria, um ecossistema específico de bibliotecas e uma curva de aprendizado que se torna muito mais curta com orientação de quem já percorreu esse caminho.
O bootcamp não substitui formação acadêmica em ciência da computação. Mas para quem já programa e quer entrar em projetos de IA com domínio real das ferramentas, oferece um percurso direto, documentado e acompanhado por pessoas que ainda estão ativas nesse campo.
Quer entrar no programa?
Fale com a equipe para entender qual trilha se encaixa no seu momento atual e como funciona a matrícula.
Entrar em contato