Depoimentos
Quem passou
pela trilha conta
Relatos de participantes que concluíram as trilhas — o que funcionou, o que foi difícil e o que mudou no trabalho deles depois.
← Voltar ao início340+
participantes formados
4.8
média de avaliação
12+
turmas realizadas
4 anos
de operação
O que dizem
Relatos de participantes
Felipe Marques
Eng. de Software · Porto Alegre, RS
"Fiz o Core Bootcamp depois de dois anos tentando aprender IA por conta própria. A diferença foi ter alguém revisando o código e explicando por que certas decisões de arquitetura não funcionam em produção. Não é o tipo de coisa que você aprende assistindo vídeo."
Core Bootcamp Track · maio de 2025
Ana Clara Souza
Desenvolvedora Backend · Curitiba, PR
"O Foundations Sprint foi exatamente o que eu precisava para entrar no assunto sem perder semanas descobrindo por onde começar. Achei o ritmo de duas semanas puxado no começo, mas os exercícios diários ajudam bastante. Terminei com um projeto funcional e já sei qual trilha vou fazer a seguir."
Foundations Sprint · abril de 2025
Rodrigo Lima
Cientista de Dados · São Paulo, SP
"Já tinha experiência com machine learning, mas nunca tinha lidado com GPU de verdade além de usar PyTorch no modo padrão. O Applied Showcase foi denso — as revisões de arquitetura com o mentor foram onde aprendi mais. O portfólio que saiu daí é algo que posso mostrar com confiança."
Applied Showcase Program · março de 2025
Julia Peixoto
Eng. de ML · Florianópolis, SC
"A parte de treino distribuído com NCCL foi onde eu tive mais dificuldade, mas o mentor foi paciente nas revisões. O que mais gostei foi que o conteúdo não é desatualizado — dá pra sentir que foi revisado antes da turma começar."
Core Bootcamp Track · maio de 2025
Bruno Nascimento
Dev Backend · Joinville, SC
"Entrei pelo Foundations Sprint sem saber nada sobre GPU. Foi um bom ponto de entrada — sem pressa, sem fingir que é fácil. Já estou matriculado no Core Bootcamp para a próxima turma. O abatimento de valor para quem progride foi um fator importante na decisão."
Foundations Sprint · junho de 2025
Tatiana Correia
Tech Lead · Belo Horizonte, MG
"Fiz o Applied Showcase com um projeto de inferência em tempo real que minha empresa precisava. As sessões 1:1 foram muito objetivas — o mentor foi direto sobre o que estava errado na arquitetura e por quê. Entreguei o projeto no trabalho três semanas depois de terminar a trilha."
Applied Showcase Program · abril de 2025
Casos reais
Estudos de caso
Desafio
Desenvolvedor com 5 anos de experiência em Python conseguia treinar modelos pequenos, mas não sabia como escalar para datasets maiores nem como otimizar o tempo de inferência para uso em produção.
Abordagem
Entrou pelo Core Bootcamp para cobrir treino distribuído e otimização de GPU. Nos módulos finais, trabalhou diretamente com TensorRT para reduzir latência de inferência no projeto.
Resultado
Ao final das 10 semanas, o modelo de classificação que levava 340ms por requisição passou a responder em 62ms com a otimização aplicada. Projeto documentado e hoje em uso interno na empresa.
"A revisão de código do módulo de otimização foi onde percebi que estava fazendo a coisa toda errada desde o começo — e aprendi por que." — Ricardo B., Core Bootcamp Turma 10
Desafio
Analista de dados sem experiência em desenvolvimento de modelos queria entrar na área de engenharia de ML, mas não sabia por onde começar com as ferramentas de GPU.
Abordagem
Começou pelo Foundations Sprint para construir a base do toolchain. Dois meses depois, entrou no Core Bootcamp com desconto e trabalhou em projeto de pipeline de dados com treino em GPU.
Resultado
Ao término do Core Bootcamp, tinha um repositório com modelo de processamento de texto treinado com pipeline de dados próprio. Migrou para uma posição de engenharia de ML dentro de 4 meses.
"O Sprint me deu contexto suficiente para não ficar perdida no Bootcamp. Fazer os dois em sequência valeu a pena." — Camila F., Core Bootcamp Turma 11
Desafio
Engenheiro sênior com experiência em sistemas distribuídos queria desenvolver um portfólio sólido em IA para uma mudança de área dentro da empresa. Precisava de algo documentado, não apenas funcional.
Abordagem
Entrou diretamente no Applied Showcase com um projeto de modelo de recomendação. As sessões 1:1 focaram em decisões de arquitetura de inferência. A documentação final descreveu trade-offs técnicos com critério.
Resultado
O portfólio documentado foi o ponto central na apresentação para a mudança de área interna. O projeto está em produção como prova de conceito e o engenheiro assumiu a posição de ML engineer.
"A documentação de portfólio foi o que pesou na decisão. Não era só 'fiz um modelo' — era 'entendi cada escolha que fiz'." — Pedro A., Applied Showcase Turma 7
Telefone
+55 47 99182-6735Endereço
Rua das Palmeiras 274, Joinville - SC
Atendimento
Seg–Sex: 9h–18h
Sáb: 9h–13h
Quer entrar para a próxima turma?
Fale com a equipe, entenda qual trilha faz sentido agora e como funciona a matrícula.
Entrar em contato