Forward Deployed AI & Automation Engineer
Charlie Tang Hoong
Eu transformo problemas de negócio mal definidos em sistemas de IA, automação e software prontos para produção.
Quinze anos, de Selangor, na Malásia — e quase todo esse trabalho começa igual: um sistema que outra pessoa construiu, sem documentação, e um negócio que não pode parar enquanto ele é consertado.
2 de 3 desaconselhados
Estudos de viabilidade de IA em três áreas sem relação. Dois eu desaconselhei pelo investimento; o terceiro foi construído.
Bilhões de impressões
Todo mês, na plataforma de AdTech em que trabalhei — dezenas de milhares de requisições por segundo, e p95 abaixo de 100 ms nos caminhos de backend que reconstruí.
15+ pipelines
Monitoramento de preços, geração de leads e inteligência de mercado — para pequenas empresas que precisavam de uma lista de preços vigiada, ⛔ não de uma plataforma construída.
15+ anos
Quatro empregadores, um contrato em Singapura, dois negócios próprios e entrega independente — tanto times de operações corporativos quanto empresas de duas pessoas.
Duas daquelas três propostas de IA não seguiram adiante, e é exatamente esse o ponto: o cliente recebeu um número real cedo o bastante para dizer não de forma barata.
Trabalhos selecionados
Ver os cincoCinco trabalhos selecionados, cada um escrito do mesmo jeito: o que o cliente estava tentando fazer, o que estava indefinido, o que eu decidi, o que construí ou aconselhei, e que resultado veio depois.
Caso 01
Em produção
Construir sobre um sistema que não era nosso
Uma plataforma de reservas e pedidos com vários papéis entrou em produção sobre o ERP legado de um cliente corporativo, com o contrato de API negociado direto com os engenheiros do próprio cliente e cada mudança de escopo assinada antes de chegar à engenharia.
Caso 02
Em produção — limitado por NDA
Tirar a digitação de um fluxo de documentos que não podia parar
Um pipeline híbrido de OCR e LLM reduziu de forma substancial a digitação manual em um fluxo de documentos de transporte marítimo de alto volume, dentro de uma operação cujos sistemas de origem não tinham API e não podiam ser trocados.
Caso 04
Apenas estudo de viabilidade · Desenvolvimento pago — beta fechado
Três propostas de IA, e as duas que eu desaconselhei
Três trabalhos de viabilidade de IA em três áreas sem relação entre si, cada um transformado em um desenho de solução com estimativa de custo: dois foram corretamente recusados pelo investimento, e o terceiro foi construído.
Como eu trabalho
O método completoOs mesmos sete passos, seja o cliente um time de operações corporativo ou uma empresa de duas pessoas. A ordem importa mais que as ferramentas: quase toda falha de entrega que eu vi já estava decidida antes de uma linha de código ser escrita.
01
Descobrir
Sentar com quem faz o trabalho hoje e documentar o processo atual como ele realmente roda, ⛔ não como o organograma descreve.
02
Definir
Desenhar o fluxo proposto, percorrê-lo com a parte interessada e obter confirmação por escrito antes de a engenharia começar.
03
Desenhar
Decidir o que comprar e o que construir antes de decidir como construir. Ser honesto sobre quais restrições são reais.
04
Construir
Assumir pessoalmente o trabalho complexo que define o contrato; delegar a superfície simples.
05
Implantar
Partir do princípio de que o ambiente não é meu para mudar. Integrar sem invadir, e sempre deixar um caminho para uma pessoa assumir no meio da execução.
06
Medir
Decidir na largada o que «funcionando» significa e como isso será observado — e, em sistemas de IA, um conjunto de avaliação em vez de uma impressão.
07
Iterar
Entregar a fase, manter visíveis os pré-requisitos da segunda, e deixar o que a produção revela reordenar a lista.
O que eu trago
O que eu trago, completoAgrupado pelo que faz por um negócio. As ferramentas ficam abaixo de cada bloco, e essa ordem é proposital.
Levantamento de requisitos e definição da solução
Transformar um briefing incompleto em um escopo definido, com estimativa custeada e uma definição de pronto acordada — trabalhando direto com quem é dono do problema.
IA aplicada e automação de fluxos
Sistemas de IA que precisam rodar dentro de uma operação real: extração de documentos com revisão humana, assistentes de suporte com escalonamento para uma pessoa, e RPA em finanças e logística.
Arquitetura de solução e integração corporativa
Conectar sistemas que nunca foram desenhados para se conectar — o ERP legado de um cliente, sistemas de origem sem API nenhuma, e os passos manuais no meio.
Engenharia de produção e confiabilidade
Ser dono de um sistema depois do release. Jobs longos que retomam de onde pararam. Falhas que aparecem enquanto uma pessoa ainda consegue voltar ao processo manual.
Entrega técnica e alinhamento com as partes interessadas
Liderar entrega e decisões técnicas, ⛔ não headcount: decisões de arquitetura e de escolha de tecnologia, prática de revisão de código, e orientação através do bloqueio real.
Vamos conversar
Forward Deployed Engineer · Forward Deployed AI Engineer · Applied AI Engineer · Solutions Engineer · Customer Engineer · AI Solutions Architect · Technical Delivery Lead
Baseado em Selangor, Malásia. Aberto a trabalho na sede de clientes no Vale do Klang, incluindo alocação de longo prazo, e a projetos baseados em Singapura e na região da Ásia-Pacífico. Cidadão malaio, disponível para mudar para Singapura — será necessária autorização de trabalho patrocinada pelo empregador.