• Pós-Graduação - MBA - Presencial
• Manhã e Noite
• 12 meses

O MBA AI Engineering, Data Platforms & MLOps é destinado a profissionais que desejam desenvolver competências avançadas para projetar, construir, integrar, operar e evoluir sistemas de dados e Inteligência Artificial em ambientes reais de produção.

 A formação é especialmente indicada para profissionais de Tecnologia, Dados, Estatística, Matemática, Engenharias e áreas quantitativas e computacionais, que desejam ampliar sua atuação no ecossistema de Data & AI.

 Entre os principais públicos estão Software Engineers, Desenvolvedores, Data Engineers, Data Scientists, ML Engineers, AI Engineers, Cloud Engineers, DevOps Engineers, Tech Leads, Solution Architects e profissionais de infraestrutura e arquitetura de soluções, além de estatísticos, matemáticos, engenheiros, físicos e outros profissionais com sólida formação quantitativa que desejem avançar para Machine Learning e AI Engineering.

 O MBA também é indicado para profissionais que já atuam com Machine Learning, Data Science, Analytics, Cloud Computing, Software Engineering ou engenharia de dados e desejam evoluir para a construção de aplicações de Generative AI, RAG, LLMOps, sistemas agentivos, multiagentes e Harness Engineering.

 Ao longo da formação, o aluno percorre toda a cadeia tecnológica, desde Data Architecture, Data Engineering e Data Platforms, passando por Statistical Modeling, Data Mining, Machine Learning e Deep Learning, até GenAI, Agentic AI, MLOps, LLMOps, avaliação, observabilidade, segurança e governança de sistemas de IA.

Por sua natureza técnica e prática, recomenda-se que o aluno possua formação superior ou experiência profissional em áreas relacionadas e conhecimentos prévios de programação e fundamentos de tecnologia, especialmente para acompanhar os componentes de engenharia, desenvolvimento e infraestrutura do curso.

O MBA AI Engineering, Data Platforms & MLOps está estruturado para responder a essa necessidade, oferecendo uma formação multidisciplinar e aplicada, conectando fundamentos de Dados e IA às práticas contemporâneas de engenharia de sistemas inteligentes. A proposta também busca aproximar a formação acadêmica das demandas do ecossistema tecnológico regional, estimulando a inovação, a empregabilidade, o empreendedorismo e a capacidade de desenvolvimento de soluções de alto valor agregado.

A formação de profissionais especializados nessa área pode contribuir para o fortalecimento do ecossistema de tecnologia da Paraíba, favorecendo a criação e evolução de produtos digitais, plataformas de dados, soluções de automação e aplicações de Inteligência Artificial, além de ampliar a capacidade das organizações locais de incorporar tecnologias emergentes de forma estruturada, segura e sustentável.

Objetivo Geral

Formar profissionais capazes de projetar, desenvolver, integrar, avaliar, operar e evoluir sistemas de Dados e Inteligência Artificial, combinando conhecimentos de Data Engineering, Data Platforms, Machine Learning, Deep Learning, Generative AI, sistemas agentivos e MLOps, com foco na construção de soluções escaláveis, observáveis, seguras e aplicáveis a ambientes reais de produção.

Objetivos Específicos

O curso tem como objetivos específicos:

• Desenvolver competências em arquitetura de dados, engenharia de dados, pipelines, qualidade e plataformas de dados, considerando arquiteturas modernas e ambientes de computação em nuvem.
• Capacitar o aluno para preparar e estruturar dados para aplicações de Inteligência Artificial, incluindo Feature Engineering, Embeddings, Vector Databases e Vector Search.
• Desenvolver fundamentos de inferência estatística, modelagem, Data Mining e Knowledge Discovery, estabelecendo uma base quantitativa para o desenvolvimento de sistemas inteligentes.
• Capacitar profissionais para projetar, implementar e avaliar soluções de Machine Learning e Deep Learning, considerando diferentes arquiteturas, métodos de treinamento, otimização e aplicações.
• Desenvolver conhecimentos em Model Optimization e Explainable AI (XAI), permitindo compreender, otimizar e interpretar modelos de Inteligência Artificial.
• Capacitar o aluno para desenvolver aplicações de Generative AI, incluindo LLMs, Prompt Engineering, RAG, busca híbrida, avaliação e LLMOps.
• Desenvolver competências para projetar e implementar sistemas agentivos, arquiteturas multiagentes, orquestração, guardrails e human-in-the-loop.
• Introduzir conceitos contemporâneos de Harness Engineering, Context Engineering e mecanismos de controle, verificação e confiabilidade para sistemas baseados em agentes.
• Desenvolver competências relacionadas a MLOps, LLMOps e práticas de engenharia para sistemas de IA em produção, contemplando versionamento, deployment, monitoramento e ciclo de vida de modelos e aplicações.
• Capacitar os alunos para avaliar sistemas de IA considerando aspectos de qualidade, desempenho, observabilidade, segurança, privacidade, governança e uso responsável da tecnologia.
• Estimular a capacidade de resolver problemas reais por meio de projetos multidisciplinares, integrando conhecimentos de Dados, Engenharia e Inteligência Artificial.
• Promover uma visão estratégica sobre o ecossistema de tecnologia, inovação e mercado de Dados e IA, aproximando a formação acadêmica das demandas profissionais e oportunidades de empreendedorismo.
• Desenvolver a capacidade de transformar conhecimentos técnicos em soluções de IA aplicáveis a diferentes contextos organizacionais e setores econômicos, contribuindo para inovação, produtividade e geração de valor.

MBA AI Engineering, Data Platform & LLMOps

O próximo passo na sua carreira pode estar na Inteligência Artificial!

Essa especialização é voltada para profissionais que desejam aprofundar seus conhecimentos em Engenharia de IA, plataformas de dados, IA Generativa e LLMOps, acompanhando a evolução das tecnologias que estão transformando empresas e negócios.

Invista em conhecimento especializado, fortaleça seu currículo e prepare-se para os desafios da nova era da Inteligência Artificial!