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Formação Aplicada em IA Avançada

Lidere a transformação da engenharia de software com IA

Faça decisões técnicas, arquitetura e entrega mais fortes usando IA como multiplicador real no trabalho que você já faz. Domine a inteligência artificial em 12 semanas, com método aplicado e dinâmica exclusiva, sem enrolação.

Formação síncrona para devs experientes que querem subir de patamar
IA no dia a dia com arquitetura, governança e qualidade
Cada semana pede aplicação prática, não só teoria
O Contexto

IA é a maior transformação da nossa geração,
Mas sozinha, ela não resolve nada.

Todo mundo tem acesso às mesmas ferramentas. O que separa quem entrega de quem só consome prompt é saber decidir, desenhar solução e colocar em produção com responsabilidade. É aí que nasce liderança técnica de verdade.

$ Sem base técnica sólida e maturidade de decisão:

IA vira atalho perigoso
Código degrada mais rápido
Times perdem direção
O impacto real nunca vem
O Gap do Mercado

O mercado ensina IA.
Ou ensina liderança.
Ou ensina arquitetura.
Mas raramente amarra os três no mesmo ritmo de execução.

O Elevate existe para quem já carrega sistema complexo no colo e precisa de um lugar que fale a mesma língua: técnica, de time e de negócio.

Cursos de IA
  • Foco em ferramenta
  • Pouca arquitetura
  • Nenhuma liderança real
Pós / MBAs
  • Longos (10 meses)
  • Conteúdo genérico
  • Pouca aplicação prática
Elevate
  • IA + Arquitetura + Entrega
  • Aplicação imediata
  • Mentoria e comunidade contínua
O Que é

O Elevate é uma jornada de 12 semanas
para virar referência técnica com IA, sem perder profundidade

Não é um curso introdutório Não é MBA genérico Não é modinha de ferramenta solta

$ O Elevate prepara desenvolvedores experientes para:

Tomar decisões técnicas melhores com critério claro
Evoluir arquitetura e liderança no mesmo pacote
Usar IA com segurança, revisão e padrão
Ganhar visibilidade positiva dentro do time e da comunidade

Depois da matrícula você entra em um ambiente premium: onboarding com regras do jogo, critérios de reconhecimento e caminhos para quem quer ir além, inclusive como referência dentro do ecossistema TLC.

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Para quem é

  • Devs plenos fortes, sêniores e tech leads
  • Quem vive ou quer viver sistema grande e time exigente
  • Quem já sente mais responsabilidade do que apoio
  • Quem quer IA com qualidade, não atalho irresponsável

Não é para

  • Iniciantes
  • Quem busca atalho fácil
  • Quem quer só "prompt bonito"
  • Quem não consegue dedicar tempo entre uma aula e outra

Arquitetura

  • Evolução arquitetural segura
  • Arquiteturas modulares e trade-offs reais
  • Decisão técnica com visão de longo prazo

IA Aplicada

  • Workflows avançados com IA (backend e frontend)
  • IA como suporte à decisão, não como muleta
  • RAG e compartilhamento de padrões

Entrega e Maturidade Técnica

  • Organização de backlog e discovery técnico
  • Liderança de entregas
  • Governança, padrões e code review com IA
Grade Completa

12 semanas, ritmo de produto

Cada aula combina clareza técnica com algo aplicável na codebase da semana seguinte.

12 aulas ao vivo · 36h de conteúdo · 3h por sessão

As aulas ao vivo do Elevate acontecem 1x por semana, às quartas-feiras, das 19h às 22h (BRT).
list cronograma --elevate
Fase 1 — Fundações

Objetivo

Alinhar expectativas, apresentar a metodologia da formação e iniciar a construção de uma mentalidade IA-first — antes de qualquer ferramenta ou código.

O que você vai aprender

  • Critérios de sucesso da formação, uso da comunidade/WhatsApp e rotina semanal
  • O que é cultura IA-first na prática: mentalidade, hábitos e comportamentos
  • Como criar um ambiente onde experimentar com IA é esperado, não excepcional
  • Princípios IA-first: velocidade de aprendizado, tolerância a erro controlado, compartilhamento, elevação coletiva
  • Definição do "case" pessoal — projeto real usado como laboratório nas 12 semanas

Objetivo

Mostrar na prática como entregar uma feature completa usando IA como copiloto em todas as etapas — do scaffold ao PR.

O que você vai aprender

  • Como estruturar um projeto IA-first: pastas, contexto de codebase, rules e skills
  • Workflow de entrega: scaffold → testes → implementação → PR
  • Como dar instruções precisas para a IA, com restrições e checklists
  • Quando confiar e quando revisar o output da IA

Objetivo

Desenvolver a capacidade de usar IA para acelerar o processo de discovery e planejamento técnico sem perder profundidade e qualidade de decisão.

O que você vai aprender

  • O que é um Product Engineer: engenheiro que entende o problema, participa do discovery e decide com contexto de negócio (não é PM técnico, nem executor de ticket)
  • Como estruturar um Technical Design Doc (TDD) leve e eficaz
  • Uso de IA para explorar trade-offs, levantar riscos e gerar alternativas de design
  • Escrita de PRDs com IA que realmente guiam a implementação
  • Fatiamento vertical, critérios de aceite e sinais de risco no backlog
  • Como manter previsibilidade de entrega sem microgestão

Objetivo

Construir uma base sólida de qualidade usando IA para escrever testes, investigar bugs e conduzir code reviews mais eficientes.

O que você vai aprender

  • Conceito de Harness: ambiente de testes e contexto para a IA gerar código mais seguro
  • Spec-Driven Development: escrever a spec antes do código e deixar a IA implementar contra ela
  • Geração de suites de teste com IA (unitários, integração, edge cases)
  • Checklist de PR focado em segurança, performance e redução de regressões
  • Como revisar código gerado por IA de forma crítica e eficiente

Objetivo

Entender como times e organizações de engenharia precisam se reorganizar para operar de forma IA-first — do modelo mental à estrutura de times.

O que você vai aprender

  • O que significa ser uma empresa IA-first (além de usar ferramentas)
  • Team Topologies na era da IA: fronteiras, interações e autonomia com a IA como membro do time
  • Casos reais de adoção em empresas de produto (perspectiva da LangWatch)
  • Como o papel do tech lead muda quando a IA assume tarefas operacionais
  • Onde a IA cria alavancagem e onde ainda precisa de supervisão humana

Objetivo

Aplicar um framework prático de adoção de IA no time — com foco em segurança, governança mínima e geração de cultura sustentável.

O que você vai aprender

  • Framework de adoção de IA: diagnóstico, onboarding gradual e métricas
  • Como identificar resistências e criar aliados internos
  • Framework de 7 fases: do diagnóstico de maturidade ao piloto, governança e escala corporativa
  • Cada fase com critérios de entrada, métricas e conteúdo autossuficiente
Fase 2 — Engenharia em Escala

Objetivo

Desenvolver critérios de decisão arquitetural claros para escolher e evoluir entre monólito modular e microsserviços — sem seguir modismos.

O que você vai aprender

  • Por que arquitetura importa ainda mais na era da IA
  • Como saber se seu time está pronto para microsserviços (spoiler: a maioria não está)
  • Monólito modular: módulos com boundaries claros, deploys independentes, baixo acoplamento
  • Critérios de decisão: acoplamento de dados, frequência de deploy, autonomia, observabilidade, maturidade operacional
  • Riscos comuns na transição e como mitigá-los

Objetivo

Usar IA para conduzir refatorações incrementais com segurança, aplicando DDD tático e design patterns para reduzir complexidade acidental.

O que você vai aprender

  • Complexidade acidental vs. essencial no código
  • DDD tático na prática: Entities, Value Objects, Aggregates, Domain Services e Repositories
  • IA para mapear bounded contexts, sugerir refatorações e gerar testes de cobertura antes de refatorar
  • Design patterns na era da IA: quando usar, quando evitar
  • Refatoração incremental: strangler fig, feature flags, migração sem big bang
  • IA para manter consistência em refatorações grandes

Objetivo

Dominar workflows de IA para tarefas de engenharia complexas — integrações, migrations, testes de integração e observabilidade — com a perspectiva de quem constrói ferramentas de IA para devs.

O que você vai aprender

  • Workflows de IA para tarefas de maior risco (migrations, contratos de API, refatorações em massa)
  • Testes de integração gerados e mantidos com IA
  • Observabilidade de sistemas que usam IA: traces, logs estruturados, alertas
  • Agentes para tarefas repetitivas de engenharia: o que automatizar, o que manter humano
  • Como os melhores devs usam o Cursor — o que diferencia os top 1% (visão da Frances)

Objetivo

Desenvolver critérios de decisão arquitetural claros para o frontend — entre monorepo, microfrontends e frontends modulares — sem seguir modismos.

O que você vai aprender

  • Por que arquitetura frontend importa mais quando a IA gera código em escala
  • Monorepo vs. multi-repo: critérios baseados em autonomia, CI e acoplamento de componentes
  • Microfrontends na prática: boundaries, composição (module federation, iframes, web components) e custos reais
  • Frontends modulares sem microfrontends: boundaries e deploys independentes dentro de um único app
  • Como a IA muda o custo de migração e refatoração de arquiteturas frontend
  • Critérios para evoluir a arquitetura de forma incremental

Objetivo

Criar uma base de conhecimento compartilhada que a IA pode usar como memória do time — e estabelecer governança leve para escalar qualidade sem burocracia.

O que você vai aprender

  • Por que IA sem contexto de domínio gera código genérico — e como resolver
  • RAG aplicado a codebases: indexar documentação, ADRs e padrões para a IA usar automaticamente
  • Padrões compartilhados ensináveis: exemplos, rubricas e checklists que time e IA seguem
  • ADRs: como escrever, manter e usar com IA
  • Playbooks de qualidade: guidelines de code review, critérios de merge, boas práticas de IA
  • Governança mínima viável: revisar e evoluir padrões sem criar processo pesado

Objetivo

Entender quando faz sentido construir agentes, como arquitetá-los de forma robusta e como integrá-los ao workflow de engenharia do time.

O que você vai aprender

  • O que é um agente de IA na prática e quando faz mais sentido que uma automação simples
  • Anatomia de um agente: loop de raciocínio, ferramentas, memória, contexto
  • Padrões de design para agentes confiáveis: falhas, loops, comportamentos inesperados
  • Agentes para engenharia: code review, documentação, triagem de bugs
  • Como testar e monitorar agentes em produção
  • Quando NÃO construir um agente — e usar um workflow mais simples
Bônus

Objetivo

Desenvolver a capacidade de multiplicar impacto como tech lead sem se tornar gargalo — usando IA como alavanca de liderança, não apenas de código.

O que você vai aprender

  • Como o papel do tech lead muda quando a IA assume parte do trabalho operacional
  • 1:1 e mentoria: identificar o que trava o liderado e usar IA para preparar conversas
  • Delegação com autonomia: quando delegar, como acompanhar sem microgerir, visibilidade sem overhead
  • Coaching de qualidade: elevar arquitetura, craft e uso de IA de forma sistemática
  • "Padrões ensináveis": exemplos concretos, rubricas e checklists que o time absorve sem depender de você
  • Rituais leves de escala: office hours, guildas, pairing — e como a IA amplifica esses momentos
Desenvolvimento de Carreira

Direção de carreira, comunidade e ritmo de evolução

Você não fica sozinho depois do sim. Há espaço para análise de momento de carreira, troca com pares do mesmo nível e continuidade dentro da TLC, inclusive com grupo focado em IA.

Análise de carreira com olhar prático

  • Leitura honesta do seu momento profissional
  • Direcionamento aplicável aos próximos passos
  • Conexão com o que a turma e a comunidade reforçam

Mentorias em grupo

  • Quando fizer parte da oferta da turma
  • Discussão de desafios reais com instrutores
  • Troca entre pares do mesmo nível

Grupo de IA da TLC

  • Acesso ao grupo de IA da TLC para manter ritmo entre aulas
  • Troca contínua sobre tendências e aplicação prática
  • Contato com o ecossistema de pesquisa em IA da comunidade
Instrutores

Quem vai te guiar

Um time de profissionais com experiência real em liderança técnica e IA aplicada, e que continua crescendo

Felipe Adamoli

Felipe Adamoli

Co-Founder @TechLeadsClub

Ao longo da carreira em consultorias de tecnologia, liderou +200 desenvolvedores e entregou projetos em +50 clientes de todos os setores, de startups em grande crescimento até corporações consolidadas.

Waldemar Neto

Waldemar Neto

Co-Founder @TechLeadsClub

Com mais de 15 anos de experiência em tecnologia, já atuou em empresas como Atlassian e ThoughtWorks. Liderou times e desenvolveu soluções inovadoras em larga escala.

William Calderipe

William Calderipe

Co-Founder @TechLeadsClub

+15 anos em tecnologia, de grandes empresas como Atlassian e ThoughtWorks a startups early-stage no Vale do Silício e Europa. Liderou times e construiu produtos em diferentes escalas.

Instrutores convidados

Frances Thai

Frances Thai

Software Engineer @Cursor

Engenheira na Cursor. Antes, construiu a plataforma de banco de dados distribuído da PlanetScale/Vitess e atuou em produto e privacidade na Segment.

Rogério Chaves

Rogério Chaves

Co-Founder & CTO @LangWatch

+15 anos em engenharia de software. Co-founder e CTO da LangWatch, plataforma open source para avaliar e iterar aplicações de LLM. Antes, foi Engineering Manager na Booking.com e consultor sênior na ThoughtWorks.

Rafael Girolineto

Rafael Girolineto

Head of Data & AI @Inspira

+15 anos em tecnologia, hoje Head of Data & AI na Inspira, liderando produtos e plataformas de IA. Antes, foi co-founder e CTO da Gaida (startup de IA generativa) e Director of Technology na Arquivei, onde liderou +100 profissionais. Faz parte do grupo de pesquisa de IA do TechLeadsClub.

Renato Ramos

Renato Ramos

Pesquisador em IA @Fundação CERTI

Pesquisador em IA na Fundação CERTI, aplicando machine learning e automação a problemas complexos na indústria da construção e engenharia. Faz parte do grupo de pesquisa de IA do TechLeadsClub.

Isaac Gomes

Isaac Gomes

Software Engineer @Arco Educação

Especialista em front-end. Hoje na Arco Educação; antes, escalou um CRM com +100 micro frontends no Mercado Livre, usado por 20M+ usuários na LATAM. Também atua como tech educator na Rocketseat e Frontend Lab.

Mais instrutores convidados com expertise em tópicos específicos serão anunciados em breve.

Tech Leads Club em Números

A maior comunidade de devs sênior do Brasil

Números que mostram o impacto e o crescimento da nossa comunidade

400+

Horas de conteúdo

2000+

Membros Senior+

32.6k

Posts na comunidade

2.1k

Publicações ativas

Depoimentos

O que a galera da comunidade tem a dizer

Bertoldo Klinger

Bertoldo Klinger

Software Engineer

Estou na Tech Leads club há mais de um ano e posso afirmar com convicção: foi um verdadeiro gamechanger na minha carreira. O conteúdo técnico de alto nível, a comunidade engajada e as discussões práticas me ajudaram a evoluir significativamente.

5/5
William R Fernandes

William R Fernandes

Technical Team Lead

A comunidade que mais impactou minha carreira. Discussões reais, conteúdo afiado e networking com quem realmente vive as dores de software engineer no dia a dia. Recomendo sem hesitação.

5/5
Jonatan Lima

Jonatan Lima

Backend Sênior

Na Tech Leads club encontrei o ambiente ideal para crescer na carreira, com pessoas engajadas, cursos, clube do livro e networking de qualidade que impulsiona meu desenvolvimento profissional.

5/5
Rodrigo Klaes

Rodrigo Klaes

Tech Lead

Como tech lead, lido com arquitetura, entregas, prazos e liderança. Na Tech Leads club encontro conteúdos práticos e discussões que me ajudam a resolver perrengues no dia a dia.

5/5
Jessandro Benicio

Jessandro Benicio

Fullstack Code Voyeur

Tive meu primeiro contato com conceitos que mudaram minha carreira: Padrões de documentações, como por exemplo RFCs e ADRs, considerações sobre trade-offs. Esses conhecimentos foram fundamentais.

5/5
David Fonseca

David Fonseca

Full Stack Developer

A TechLeadsClub me ajuda a ser um profissional melhor em várias frentes: na excelência técnica, com soluções modernas e atualizadas no mercado de trabalho; na liderança e no networking de qualidade.

5/5
Estrutura

Como funciona o Elevate

Pense em três camadas ao mesmo tempo: aula ao vivo, tarefas que pedem aplicação no seu contexto e rituais de comunidade que reforçam pertencimento e progresso. Quem entra entende cronograma, entregáveis, bônus e o que conta para certificação e destaque.

estrutura.toml

[elevate]

aulas = 12

duração = "3h"

modo = "ao_vivo"

exemplos = "casos_reais"

aprendizado = "aplicação prática entre as sessões"

comunidade = "rituais de pertencimento e progresso"

Extras incluídos

  • 1 ano de Tech Leads Club
  • Grupo exclusivo para dúvidas com instrutores
  • Mentorias de carreira em grupo, quando previstas na oferta
  • Acesso ao grupo de IA da TLC
  • Conteúdos futuros relevantes da comunidade
  • Camiseta da turma

Início em 03 de junho

Investimento

O que está incluso

As inscrições acabam dia 27, 23:5900d 00h 00m 00s
  • Primeiro a garantir vaga leva mentoria individual de carreira com Waldemar Neto, conforme regra da turma
  • Os dez primeiros recebem sessão de mentoria focada em adoção de IA para liderança com Felipe Adamoli, conforme regra da turma
  • Os cinquenta primeiros entram no Projeto Zero, movimento prático de adoção de IA em grupo, conforme regra da turma
  • Os cem primeiros recebem workshop hands on de Harness Engineering com Felipe Rodrigues, conforme regra da turma
  • Formação Elevate ao vivo nas 12 semanas
  • Comunidade Tech Leads Club por 1 ano
  • Análise de carreira personalizada quando estiver no pacote
  • Networking com pares do mesmo nível

Tudo isso por 12x de R$ 516,81

ou R$ 4.997 à vista

Menos que muitos MBAs tradicionais

Mais aplicável ao seu dia a dia de engenharia

Resultado em trimestre, não em programa de dez meses genérico

Garantia

Risco controlado

Você tem sete dias após a primeira aula para desistir sem burocracia, conforme contrato e regulamento da turma.

Se você cumprir a jornada das doze aulas e mesmo assim não conseguir aplicar nada no trabalho, devolvemos o valor integral, conforme regra escrita no momento da compra.

Transparência antes do cartão, tranquilidade depois do cartão.

Ainda com dúvidas?

Perguntas
frequentes

Fale com quem já lidera entrega, toma decisão de arquitetura e quer IA com método. Se esse é você, a jornada foi desenhada para aprofundar exatamente nesse ponto, com turma filtrada e ritmo de execução.

É para devs plenos fortes, sêniores e tech leads que carregam sistema complexo no colo e querem evoluir decisão, arquitetura e entrega com IA — sem atalho irresponsável.

Tudo isso por 12x de R$ 516,81 ou R$ 4.997 no Pix ou cartão de crédito.

Caso precise de outra forma de pagamento, converse com o suporte para verificar a disponibilidade.

As aulas ficam gravadas para você reassistir quando quiser. Você também terá canal para tirar dúvidas com instrutores e trocar com outros alunos da turma, conforme a operação da turma.

Serão 3 meses de aula e 1 ano de acesso à comunidade da Tech Leads Club.

Sim. Há certificado de conclusão para quem atinge presença mínima — em linha com 9 de 12 encontros — e participação nas atividades da formação.

Há também certificado de mérito para quem se destaca em colaboração, aplicação prática e protagonismo técnico, definido pela equipe e mentores ao longo da turma — sem promessa vaga de favoritismo.

Está incluído o que consta na seção de oferta desta página.

É um grupo de aplicação prática de IA com ritmo de comunidade, para aumentar retenção, troca e resultado visível. O formato completo é explicado no onboarding de quem entra na turma.

Sim. Há mecanismos de reconhecimento e possibilidade de convite para mentoria e iniciativas futuras para quem mais engaja, sempre com critério publicado na entrada da turma.

Sim! Membros da comunidade ganham R$ 899 de desconto. Entre em contato conosco via WhatsApp ou DM na comunidade e geramos um cupom exclusivo para você.

As inscrições acabam em

00dias
00horas
00min
00seg
Vagas limitadas por turma Bônus para primeiros inscritos Formação síncrona

Pronto para ser a referência que
o seu time precisa em IA e engenharia?

Doze semanas para subir o nível de decisão, arquitetura e entrega, com comunidade forte ao redor.

Garantia conforme texto oficial da página de compra