Equipe

Três pessoas. O projeto inteiro.

Um grupo compacto, coeso, multidisciplinar e criativo. Cada um responde pela parte que domina — e todos falam direto com você.

Compacto

Três especialistas, zero camadas. Decisões em uma conversa, não em uma reunião de alinhamento.

Coeso

App, backend e dados são projetados juntos, pelas mesmas pessoas, desde a primeira conversa até o suporte.

Multidisciplinar

Nativo, híbrido, backend, bancos, engenharia de dados e IA — cobertos por quem realmente faz.

Criativo

Nada de aplicativo genérico: cada projeto começa do problema, não do modelo pronto.

01

Marcelo Costa

Desenvolvedor Mobile / Backend · Machine Learning e IA

20+ anos em desenvolvimento · 10+ em apps

SwiftKotlinNode.jsFirebaseRedes neurais
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“Quem desenha o projeto inteiro e responde por ele.”

No projeto

Arquitetura, apps nativos, backend e IA — e o contato com o cliente.

Pontos-chave

20+ anos de desenvolvimento em diversas tecnologias
10+ anos em apps · 5 publicados na App Store e Google Play
MBA em Engenharia de Software · Especialização em Mobile e IoT
Especialista em Machine Learning e IA: redes neurais e engenharia de dados

Cobre

iOS nativoAndroid nativoBackend e APIMachine Learning e IAPublicação nas lojas
02

Mônica Guimarães

Desenvolvedora Mobile Híbrido (Flutter) · Bancos de Dados

4 anos desenvolvendo apps

FlutterDartSQLFirestorePostgreSQL
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“Quem constrói as telas que o usuário toca — e o banco que as sustenta.”

No projeto

Apps híbridos em Flutter e a estrutura de dados por trás deles.

Pontos-chave

4 anos desenvolvendo apps híbridos para iOS e Android
Flutter e Dart: um código-base, dois apps nativos
Modelagem, consultas e desempenho de bancos de dados
Sincronização entre o app e o backend

Cobre

Híbrido (Flutter)Bancos de dados
03

Marcelo Guimarães

Engenheiro de Dados · Desenvolvedor de soluções Python

Engenharia de dados e backend

PythonSparkPandasPyTorchLLMAWSNode.jsElectron
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“Quem transforma os dados do app em previsões, relatórios e recursos inteligentes.”

No projeto

Pipelines de dados, modelos em produção e serviços na nuvem.

Pontos-chave

Engenharia de dados com Spark e Pandas
Modelos de Machine Learning e LLMs em produção com PyTorch
Backend em Node.js e infraestrutura na AWS
Aplicações desktop em JavaScript/Electron para painéis e ferramentas internas

Cobre

Backend e APIBancos de dadosEngenharia de dadosMachine Learning e IANuvem (AWS)

Como a equipe se divide

Cada frente do projeto tem dono — e quase sempre mais de um.

FrenteMarcelo C.Mônica G.Marcelo G.
iOS nativo
Android nativo
Híbrido (Flutter)
Backend e API
Bancos de dados
Engenharia de dados
Machine Learning e IA
Nuvem (AWS)
Publicação nas lojas

Tem uma ideia de app? Vamos conversar sobre ela.

Resposta em até 24 horas úteis. Sem compromisso, sem intermediários — você fala direto com quem vai desenvolver.