Depoimentos
O que as equipes dizem depois de estruturar sua infraestrutura
Relatos de times que passaram de operações improvisadas para ambientes documentados e previsíveis.
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O que dizem as equipes de dados
"Antes do projeto, qualquer problema no ambiente parava a equipe inteira esperando o único engenheiro que entendia a configuração. Depois da Entranox, temos um runbook que qualquer membro consegue seguir. A transferência de conhecimento foi a parte mais valiosa da entrega."
André Mendes
Líder de Dados · São Paulo, SP
Maio 2026
"Contratamos o ambiente escalonado porque tínhamos três times rodando experimentos ao mesmo tempo e os conflitos de recurso eram frequentes. A nova orquestração resolveu o problema de agendamento. Levou mais tempo do que eu esperava para alinhar o escopo, mas o resultado valeu."
Juliana Ferreira
Gerente de Engenharia de ML · Rio de Janeiro, RJ
Abril 2026
"O que me surpreendeu foi a qualidade da documentação. Não é um manual genérico — é um runbook específico para o nosso ambiente, com os nossos nomes de serviço e os nossos procedimentos. Isso é raro em consultoria técnica."
Ricardo Pinheiro
Arquiteto de Soluções · Belo Horizonte, MG
Maio 2026
"Optamos pela parceria empresarial porque nossa equipe cresce rápido e a infraestrutura precisava acompanhar. As revisões periódicas nos ajudam a planejar capacidade antes de sentir o gargalo. A Entranox funciona como uma extensão do nosso time de engenharia."
Camila Souza
CTO · Curitiba, PR
Junho 2026
"Começamos com o pipeline básico por incerteza de orçamento. Em três meses migramos para o ambiente escalonado sem precisar refazer nada. Esse é o tipo de planejamento que dificilmente encontramos em outras empresas de infraestrutura."
Felipe Nascimento
Head de Ciência de Dados · Porto Alegre, RS
Abril 2026
"O painel de monitoramento foi o que resolveu nossa principal dor: sem visibilidade de GPU, ficávamos no escuro quando um time bloqueava recursos. Agora os gestores e os engenheiros veem a mesma informação em tempo real."
Letícia Oliveira
Engenheira de MLOps · Rio de Janeiro, RJ
Maio 2026
Casos de Uso
Três jornadas de estruturação
Situações reais — com os desafios, as intervenções e os resultados que se seguiram.
Desafio
Fintech — São Paulo
Time de dados com seis pessoas rodando experimentos de detecção de fraude em dois servidores A100. Sem documentação dos jobs, sem fila — quem chegava primeiro pegava o recurso. Dois engenheiros diferentes haviam tentado organizar o ambiente e desistido.
Intervenção
Configuração de Pipeline Básico com foco em fila de jobs e runbook de operação. O diagnóstico levou três reuniões para mapear as especificidades do ambiente. O ambiente foi entregue em duas semanas.
Resultado
Conflitos de recurso eliminados no primeiro mês. O time passou de dois a quatro experimentos paralelos com o mesmo hardware. A documentação permitiu que um engenheiro júnior operasse o ambiente de forma independente após uma semana.
Desafio
Varejista — Rio de Janeiro
Quatro times de ML operando em infraestrutura compartilhada sem visibilidade cruzada. Um time de recomendação monopolizava GPUs durante a semana, afetando os projetos de precificação e estoque. Gestores não tinham como auditar o uso.
Intervenção
Ambiente Escalonado com políticas de agendamento por time e painel de uso integrado. O processo de mapeamento identificou dois servidores subutilizados que foram incorporados ao pool de recursos.
Resultado
Os quatro times passaram a operar em paralelo sem conflitos. A capacidade efetiva cresceu 40% com os servidores que já existiam — sem aquisição de hardware. Gestores passaram a acompanhar uso semanal via painel.
Desafio
Empresa de Energia — Brasília
Organização com oito times de dados e planos de expansão da frota de GPUs. A infraestrutura existente não tinha padrão de documentação — cada time tinha seu próprio "jeito de fazer" e nenhum processo de governança para decisões de capacidade.
Intervenção
Parceria Empresarial com foco em governança, padronização de documentação e estabelecimento de ciclo de revisão trimestral. A fase de diagnóstico durou quatro semanas por causa da complexidade da infraestrutura existente.
Resultado
Padrão de documentação adotado por todos os oito times após dois trimestres. A expansão de hardware foi planejada com base em dados de uso real — não em estimativas. O processo de onboarding de novos engenheiros caiu de três semanas para cinco dias úteis.
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Reconhecimentos
Credenciais e marcos profissionais
Reconhecimento ABML 2024
Referência em documentação de MLOps pela Associação Brasileira de Machine Learning.
Parceiros Técnicos Nvidia
Credenciados para implementação de infraestrutura de treinamento com hardware Nvidia no Brasil.
Caso de Referência RJ 2025
Projeto apresentado como estudo de caso de boas práticas no evento de ML do Rio de Janeiro.
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