25 anos lendo necessidade de negócio e transformando em dado e decisão (SQL, Power BI, modelagem de dados, inclusive em ambiente bancário regulado). Desde nov/2025, aplico essa mesma leitura de contexto para dirigir Inteligência Artificial na construção de software: eu defino arquitetura, critério de pronto e documentação; a IA executa sob essa direção, sprint a sprint, sem deixar passar regressão.

Não domino a fundo cada linguagem ou framework que uso. Domino como transformar uma necessidade em documentação viva, critério de aceite e teste obrigatório, e como dirigir a execução até esse critério ser cumprido, sprint a sprint, sem regressão. É um método, não uma ferramenta específica: já apliquei em backend, mobile, painel de dados e análise de dados públicos.

A prova não é a linha de código, é o resultado: testes verdes, cobertura real, CI ativo e um histórico de decisões auditável do início ao fim.

• 294 testes verdes · 96% de cobertura · CI ativo no OrçaFácil (controle financeiro pessoal)
• App publicado no Observatório de Mobilidade Urbana (dados públicos de SP, ponta a ponta)
• 28 sprints · 127 tarefas · 11 decisões documentadas no estudo de caso de método, abaixo

• Backend: Python · FastAPI · SQLAlchemy · Alembic · PostgreSQL · Redis · Celery
• Mobile: Flutter · Dart · Riverpod · go_router · Dio
• Web: Next.js · React · TypeScript · TailwindCSS
• Dados: SQL · Power BI · dbt · DuckDB · Streamlit
• Engenharia: Clean Architecture · JWT · pytest · GitHub Actions (CI) · Dependabot

🧭 O método em ação — estudo de caso Como uma necessidade de negócio vira sprint, vira código testado, sem regressão. Blueprint, análises de fim de fase e decisões reais de construir o OrçaFácil do zero.

OrçaFácil — app de controle financeiro pessoal, construído de ponta a ponta.

• 🔧 Backend FastAPI + painel Streamlit → backend_OrcamentoFacil
• 📱 App mobile Flutter → frontend_OrcamentoFacil

Observatório de Mobilidade Urbana — projeto de dados ponta a ponta sobre o transporte público de São Paulo: ingestão, dbt, análise e app publicado.

BeautyFlow — SaaS multi-tenant de gestão para negócios de beleza.

• 🔧 Backend FastAPI (Clean Architecture · Redis · Celery) → backend_BeautyFlow
• 💻 Painel admin (Next.js) + app mobile (Flutter) → frontend_BeautyFlow

LinkedIn · tatianacalixto@gmail.com

Construindo produto com método: documentação que pensa, sprints que entregam, testes que protegem.