CTO e engenheiro de software

Software que resolve problemas reais.

Eu construo sistemas que saem do slide e viram software real: produtos, automações, modelos especializados e ferramentas que rodam com usuários, custos e restrições de verdade.

Sou Guilherme Favaron, CTO do GRI Institute e fundador do TalkWithData. Minha linha de trabalho é simples: menos hype, mais software funcionando.

Depois de 18+ anos liderando tecnologia, a regra que atravessa tudo o que faço é a mesma: a ferramenta vem depois do problema. Se ele não cabe numa frase sem citar a tecnologia, ainda não é projeto.

Sou builder. Escolho o problema, desenho a solução e lidero o desenvolvimento até ela estar em uso. Nos últimos anos isso virou produtos próprios, como o TalkWithData e o Caramelo, sistemas sob encomenda para clientes, como a plataforma de pesquisa sobre zumbido do Instituto Ganz Sanchez, e as plataformas de dados, marketing, vendas e relacionamento que o GRI Institute usa todo dia. O portfólio reúne 22 desses projetos, cada um com o problema que resolve.

  • 18+ anos em tecnologia
  • CTO no GRI Institute
  • Fundador TalkWithData, Tramline e VirtuAgency
  • 22 projetos no portfólio
  • Em produção não em demo

Trabalho com CEOs, CFOs e CTOs que precisam decidir sobre tecnologia e IA e, depois, fazer acontecer.

Due diligence de projeto ou fornecedor

Leio o projeto ou a proposta antes de você assinar e digo o que é real, quanto vai custar de verdade e o que está faltando.

Estratégia

Defino o que fazer, e o que não fazer, a partir do problema: com dono, custo e métrica antes de qualquer ferramenta.

CTO fracionado

Lidero ou construo o projeto com o seu time até ele estar em uso, não em um slide.

Formação de time e liderança

Preparo time e diretoria para decidir e executar tecnologia por conta própria, sem depender de fornecedor.

Raciocínio latente em LLMs (JEPA)

Protótipo de pesquisa que testa se um objetivo de predição latente no estilo JEPA melhora o raciocínio de LLMs, com backbone pareado (Gemma 4 E2B) em GSM8K, ARC, HellaSwag e RegexEval. Protocolo aberto para crítica, ainda sem resultados em GPU.

Caramelo

Modelo brasileiro pequeno (Gemma 4 E4B com LoRA) ajustado na minha escrita e servido em CPU, com API compatível com OpenAI, app web e CLI. Em teste cego, venceu o modelo base. É o case público da Tramline, empresa de modelos especializados que estou construindo.

AI & Models

PythonLLMsLoRAFine-tuningEvalsRAGMCP

Product & Infra

FastAPINext.jsDockerCloudflareGCPAWS

Development

TypeScriptReactNode.jsPostgreSQLBigQueryGitHub Actions

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