5 jornadas de longo prazo que atravessam trilhas inteiras, orientadas a objetivos de carreira. Cada stage é um bloco de aprendizado com outcome claro; siga na ordem ou salte conforme sua base.
Do básico de programação ao topo da carreira técnica em IA.
Para: Dev iniciante-intermediário que quer se tornar Staff Engineer em IA em 12-18 meses.
Estimativa (10h/semana)
56 semanas
✅ Outcome: Domina terminal, Git, HTTP, SQL, rede — base inegociável.
✅ Outcome: TypeScript profissional + Python pra IA.
✅ Outcome: Fundamentos IA + além do LLM + engenharia AI-native (RAG, agents, MCP).
✅ Outcome: Bedrock ponta a ponta e as 100 arquiteturas — IA em produção sobre serviços AWS.
✅ Outcome: Fine-tuning próprio, LLM evals rigoroso, security engineering.
Da primeira Lambda ao certificado Professional.
Para: Dev web que quer se certificar AWS até nível Professional (SAA-C03 + DVA + SAP).
Estimativa (10h/semana)
32 semanas
✅ Outcome: Fundamentos AWS, passa CLF-C02.
✅ Outcome: Lambda profundo, DynamoDB, API GW, IaC — DVA-C02 approved.
✅ Outcome: Arquitetura resiliente, segura, otimizada — SAA-C03 approved.
✅ Outcome: Sistemas distribuídos + SRE + security pra base SAP-C03.
Backend clássico consolidando dados + IA aplicada em produção.
Para: Dev backend Java/Python/Go que quer se mover pra AI-native engineering (2026).
Estimativa (10h/semana)
36 semanas
✅ Outcome: TS sério — narrowing, generics, runtime validation.
✅ Outcome: Postgres internals + data engineering.
✅ Outcome: IA core + agents + Bedrock em produção.
✅ Outcome: Security engineering pra sistemas de IA em produção.
Da primeira chamada ao Bedrock à arquitetura de IA que sobrevive em produção.
Para: Dev que já entrega na AWS e quer desenhar solução de IA de ponta a ponta.
Estimativa (10h/semana)
22 semanas
✅ Outcome: Converse API, Knowledge Bases, agents e AgentCore, Guardrails, FinOps.
✅ Outcome: Cem arquiteturas percorríveis, cada uma com a decisão que ela ensina.
✅ Outcome: Cem laboratórios em Terraform e .NET 8, do primeiro deploy à IA multirregional.
✅ Outcome: AIF-C01 e avaliação rigorosa — a prova externa e a prova interna.
Do SQL ao pipeline de dados AI-ready.
Para: Dev/analyst que quer dominar a camada de dados moderna (lakehouse, stream, ML).
Estimativa (10h/semana)
30 semanas
✅ Outcome: SQL profundo + Postgres internals (MVCC, índices, query planner, replication).
✅ Outcome: Batch vs stream, dbt, orchestração, DuckDB/Polars, Iceberg, Kafka, CDC.
✅ Outcome: NoSQL + Vector DBs polyglot — a fundação de retrieval pra IA.
✅ Outcome: ML clássico + MLOps — preparado pra time AI-data híbrido.
SLOs, observabilidade e distribuídos em produção.
Para: Engineer que quer virar SRE sênior ou liderar incident response em produto crítico.
Estimativa (10h/semana)
24 semanas
✅ Outcome: Redes profundas (TCP, TLS, HTTP/2/3).
✅ Outcome: Consensus, sagas, consistency. SLOs, error budgets, OpenTelemetry, runbooks.
✅ Outcome: Security engineering pra operar produto crítico.
Red teaming, evals e alinhamento em produção.
Para: Engineer ou researcher que quer atuar em time de safety de labs ou produto com AI crítico.
Estimativa (10h/semana)
30 semanas
✅ Outcome: Como IA aprende, transformers, arquiteturas além do LLM.
✅ Outcome: Engenharia AI-native + LLM Evals profissional (golden sets, LLM-as-judge, regression).
✅ Outcome: SFT/LoRA/DPO + voice/vision/multimodal — entender modelo por dentro.
✅ Outcome: AI Safety red teaming, constitutional AI, guardrails.
Roadmaps são sugestões. Você pode também navegar livremente: Mapa completo ou Playlists curtas.