Currículo público
Sanva
Engenheiro de produto full stack
Sanva tem 13 anos de experiência em engenharia de software, com base inicial em iOS e trabalho de cliente de baixo nível: Objective-C, Swift, codecs de áudio e vídeo, OpenGL ES com renderização C++, SDKs de alto desempenho e módulos relacionados a pagamento.
O estilo de entrega privilegia repetibilidade: scaffolds, type checks, builds, validação de páginas, assets de loja, preparação de review e checks pós-release viram passos estáveis sempre que possível.
This lens focuses on realtime systems, data boundaries, and service design.
Visão geral
Essa base formou um estilo pragmático: definir camadas e contratos cedo, depois tratar performance, estado, caminhos de falha e validação de release antes que virem problemas de produção.
O trabalho posterior se expandiu para serviços Go / Gin, PostgreSQL, Redis, gRPC, mensagens em tempo real, assinaturas WebSocket e clientes multiplataforma. O escopo não era apenas um endpoint, mas contratos de API, estado do cliente e risco de entrega em conjunto.
Backend work trained me in concrete habits: define contracts first, keep the data layer understandable, and make realtime paths debuggable. In AI products, I use the same habit to keep the model, client, and server replaceable and maintainable.
Experiência
De sistemas mobile a produtos IA full stack e plataforma
13 ans / 13 years · internet / fintech
Engenheiro de produto full stack com raízes profundas em mobile
Sanva tem 13 anos de experiência em engenharia de software, com base inicial em iOS e trabalho de cliente de baixo nível: Objective-C, Swift, codecs de áudio e vídeo, OpenGL ES com renderização C++, SDKs de alto desempenho e módulos relacionados a pagamento.
- iOS bas niveauSanva tem 13 anos de experiência em engenharia de software, com base inicial em iOS e trabalho de cliente de baixo nível: Objective-C, Swift, codecs de áudio e vídeo, OpenGL ES com renderização C++, SDKs de alto desempenho e módulos relacionados a pagamento.
- Audio/vidéo et renduEssa base formou um estilo pragmático: definir camadas e contratos cedo, depois tratar performance, estado, caminhos de falha e validação de release antes que virem problemas de produção.
- Paiement / cross-platformO trabalho posterior se expandiu para serviços Go / Gin, PostgreSQL, Redis, gRPC, mensagens em tempo real, assinaturas WebSocket e clientes multiplataforma. O escopo não era apenas um endpoint, mas contratos de API, estado do cliente e risco de entrega em conjunto.
- MéthodeO estilo de entrega privilegia repetibilidade: scaffolds, type checks, builds, validação de páginas, assets de loja, preparação de review e checks pós-release viram passos estáveis sempre que possível.
Startup · full stack e arquitetura
Do cliente ao backend e à entrega em cloud
O trabalho posterior se expandiu para serviços Go / Gin, PostgreSQL, Redis, gRPC, mensagens em tempo real, assinaturas WebSocket e clientes multiplataforma. O escopo não era apenas um endpoint, mas contratos de API, estado do cliente e risco de entrega em conjunto.
- BackendO trabalho posterior se expandiu para serviços Go / Gin, PostgreSQL, Redis, gRPC, mensagens em tempo real, assinaturas WebSocket e clientes multiplataforma. O escopo não era apenas um endpoint, mas contratos de API, estado do cliente e risco de entrega em conjunto.
- Tempo realA experiência em cloud inclui deploy em contêineres, orquestração de clusters, ingress, health checks, planejamento de rollback e janelas de manutenção, com foco em migração, observabilidade e controle de risco de release.
- ClienteO portfólio cobre produtividade, criatividade, saúde, educação e estilo de vida, incluindo expressão profissional, notas de reunião, prática de fala, estudo de idiomas, pixel assets, cuidado pet e recomendações de presentes.
- DisciplinaO estilo de entrega privilegia repetibilidade: scaffolds, type checks, builds, validação de páginas, assets de loja, preparação de review e checks pós-release viram passos estáveis sempre que possível.
- StackGo / Gin · PostgreSQL · Redis · gRPC · gateway de tempo real · Flutter / Dart · Docker · infraestrutura em nuvem.
Atual · independente
Transformar LLM, RAG e agentes em fluxos entregáveis
Nos últimos anos, várias apps de IA foram construídas de ponta a ponta: definição de produto, UI, mobile, backend, integração de modelos, assinaturas e preparação de release.
- PipelineO estilo de entrega privilegia repetibilidade: scaffolds, type checks, builds, validação de páginas, assets de loja, preparação de review e checks pós-release viram passos estáveis sempre que possível.
- Prompt engineeringAs áreas principais incluem integração multi-modelo, RAG, memória de longo prazo, experiência conversacional de produto, prompt engineering, tratamento de dados com consentimento e coordenação multi-agent. O foco é criar sistemas de produto revisáveis e mantíveis.
- OrquestraçãoEm complexidade mobile, detalhes de iOS, contratos backend, productização de IA, RAG, orquestração de agentes, release de app, CI/CD ou cloud delivery, a experiência apoia discussão de arquitetura e execução.
- Infraestrutura de IAAs áreas principais incluem integração multi-modelo, RAG, memória de longo prazo, experiência conversacional de produto, prompt engineering, tratamento de dados com consentimento e coordenação multi-agent. O foco é criar sistemas de produto revisáveis e mantíveis.
- StackPython é usado com frequência para limpeza de dados, scripts de automação, checks em lote e glue de toolchain. TypeScript, Go e shell cobrem frontend, backend e automação de operações.
Stack
Stack por caminho de entrega
Mobile
- iOS nativo (Objective-C / Swift / SwiftUI)
- React Native · Expo · TypeScript strict
- Clientes cross-platform Flutter / Dart
- Fluxo de release, onboarding, plugins nativos e performance
Backend / Arquitetura
- Go / Gin (high-concurrency · layered)
- PostgreSQL · Redis · raw SQL · gRPC · WebSocket
- Realtime communication / wallet transaction / AI chat backend modules
- Modular system design · frontend-backend contracts · replaceable infrastructure
IA / LLM
- Gateway LLM multi-modelo · roteamento · fallback
- RAG · memória de longo prazo · isolamento de conhecimento
- Experiência conversacional de produto · consentimento IA · compliance de loja
- Receitas de prompt · checks · restrições negativas
Orquestração de agentes / Automação
- Orquestração de agentes e ciclos de revisão
- Branches isolados e ownership claro
- Validação baseada em navegador
- Documentação, scripts e memória de longo prazo
DevOps / cloud-native
- AWS EKS · Kubernetes · Helm · ALB Ingress
- Docker / Compose · Nginx · PM2 · Cloudflare Pages
- CI/CD (validate / OTA / build / submit) · three-layer health checks
- Certificates / domains / alerts / ops checks / production cutover runbooks
Comércio / publicação em loja
- Compras in-app · assinaturas · StoreKit 2
- App Store Connect API · build e envio
- Assets de loja · ASO · localização
- Compliance IA · privacidade · exclusão de conta
Travaux publics
Apps publicados
Apps selecionados estão disponíveis na App Store, agrupados por categoria — toque para abrir a página pública de download.
Criatividade
Produtividade
Saúde
Educação
Cotidiano
CV com IA
Pergunte sobre projetos, stack técnica ou detalhes do currículo.
Uma leitura rápida da experiência da Sanva em mobile, backend, produtos de IA, cloud, CI/CD e publicação na App Store.
Méthode
Comment le travail avance
Dividir primeiro a cadeia de entrega
Separar objetivo, cliente, backend, IA, release e ops, cada um com entradas, saídas e checks.
Colocar complexidade dentro de limites claros
Para performance low-level, pagamentos, realtime ou migração EKS, começar por estado, contratos, rollback e observabilidade.
A IA executa; ela não decide
Prompts, RAG, agentes e scripts servem ao julgamento humano. Trabalho paralelo precisa de escopo antes e revisão depois.
Continuar responsável depois do lançamento
CI/CD, health checks, alertas, certificados e domínios fazem parte da entrega. Lançar não é terminar.
Se você precisa de alguém que assuma a cadeia inteira
Mobile, backend Go, produtos de IA, migração EKS, CI/CD, checks ops ou orquestração de agentes podem começar por um problema concreto.