O mercado de dados evolui em uma velocidade impressionante, e o profissional que deseja se destacar, precisa ir muito além das habilidades técnicas básicas. Nesta palestra, vamos explorar quais são as competências essenciais para um analista de dados em 2025 e nos próximos anos: desde o domínio de ferramentas como Python, SQL e bibliotecas de alta performance, até o entendimento de IA generativa, visualização estratégica e Storytelling com dados. Mais do que ferramentas, falaremos também sobre as soft skills que diferenciam os grandes analistas: pensamento crítico, comunicação clara, visão de negócio e adaptação a um cenário tecnológico em constante mudança.

Se você quer começar (ou se destacar) no mundo do desenvolvimento web, este talk é pra você. Vamos conversar sobre os primeiros passos, as principais tecnologias do mercado, e como construir um portfólio sólido com projetos reais. Também trago dicas sobre comunidades, eventos e boas práticas que ajudam a crescer como dev frontend, backend ou full stack, transformando curiosidade em carreira.

Esta palestra apresenta os avanços de uma pesquisa em parceria entre UFPE, FACEPE e Accenture, explorando como modelos de Machine Learning aplicados a câmeras térmicas podem ser integrados ao robô quadrúpede Unitree Go1. O objetivo é discutir a parte de criação de datasets, desafios de pré-processamento e integração em tempo real. Destaca como equilibrar pesquisa acadêmica, indústria e ética na construção de soluções com impacto real.

É um caminho sem volta: em breve, seu produto terá uma feature baseada em IA — ou talvez será uma IA. Mas você sabe o que realmente muda na hora de gerenciar um produto cujo core é um modelo de inteligência artificial?

Nesta palestra, vamos abordar os desafios únicos da construção de produtos baseados em IA, a partir de experiências reais na gestão de 6 soluções ao longo dos últimos 8 anos — incluindo modelos de recomendação, classificação de texto, e IA generativa.

A palestra trará aprendizados baseados em erros e acertos:

• Como garantir dados de qualidade para treinar modelos
• O impacto de modelos que não performam como esperado
• A diferença entre gerenciar devs e times de ciência de dados
• Custos, escolhas técnicas e o famigerado ROI

Não falaremos sobre algoritmos. Vamos falar sobre como entregar valor com IA como produto — e como o papel do PM muda completamente nesse cenário.

Com ferramentas de AI que automatizam análise de concorrentes — rastreando estratégias, conteúdo, posicionamento, sentimento de marca e métricas de SEO — é possível ganhar insights rápidos para orientar Discovery e roadmap. Esta palestra mostra como integrar essas ferramentas ao processo de produto, criando dashboards acionáveis para identificar lacunas, oportunidades emergentes e benchmarks reais.

Do insight à decisão: como CS e Design orientam o que construir em SaaS

Como transformar descobertas de CS e Design em decisões de produto confiáveis?

No FlowUp, criamos um processo de mapeamento e priorização que dá a PMs e POs uma base sólida para decidir o que construir — reduzindo churn e aumentando retenção.

Nosso modelo conecta as descobertas mais ricas de CS e Design — entrevistas com clientes, análise de churn, árvore de oportunidades e métricas do Health Score — em um fluxo claro de priorização. Assim, decisões de roadmap deixam de ser apostas isoladas e passam a se apoiar em evidências consistentes, ajudando PMs e POs a escolher com segurança (e até se antecipar) ao que realmente gera valor em SaaS.

Este painel aborda como a experimentação pode apoiar a priorização de iniciativas, a alocação de investimentos e a evolução contínua de produtos. Especialistas compartilharão práticas, cases e reflexões sobre como transformar hipóteses em aprendizado validado e resultados de negócio.

É inegável que a inteligência artificial (IA) se consolidou como uma força transformadora no desenvolvimento de software. A promessa de acelerar ciclos de desenvolvimento, automatizar tarefas repetitivas e até mesmo aprimorar a qualidade do código é extremamente atrativa. Ferramentas baseadas em Modelos de Linguagem Amplos (LLMs), como assistentes de codificação e geradores de testes, estão cada vez mais integradas ao dia a dia dos engenheiros. Contudo, sob essa superfície de produtividade e inovação, reside uma preocupação crítica e muitas vezes subestimada: a segurança e a confidencialidade das informações que alimentam esses sistemas.

Você ainda perde horas revisando PRs manualmente ou escrevendo testes repetitivos enquanto seus concorrentes já automatizam 60% dessas tarefas com AI?

Demonstrarei como integrar Claude, Copilot e GPT para geração de testes unitários e refatoração de código legado. Veremos implementações práticas em front-end e back-end, métricas de produtividade e casos de falha.

Você aprenderá a criar seus próprios agentes especialistas: um para escrever requisitos, outro para arquitetura, outro para desenvolver. Sairá com templates prontos de agentes para configurar o Claude no seu estilo de código, e um toolkit completo para montar sua própria "equipe AI".

Traga seu projeto atual! Criaremos juntos um time especializado no SEU domínio de negócio durante a palestra.

Nesta palestra, apresento um projeto que evolui da modelagem relacional com PostgreSQL para grafos com Neo4j, aplicando ciência de dados para detectar trapaças em jogos online. Com base sintética inspirada no Call of Duty: Warzone, usamos algoritmos do Graph Data Science como PageRank, Similaridade e Anomaly Detection para identificar padrões suspeitos. A sessão culmina com uma API que simula a detecção de hackers em tempo real, banindo jogadores automaticamente. Uma aplicação prática e visual de grafos, anomalias e inteligência aplicada a dados relacionais.

O conteúdo da palestra foca em como incorporar a segurança em todas as etapas do ciclo de vida de desenvolvimento de software (S-SDLC), usando um pipeline de código aberto. A apresentação aborda a diferença entre DevOps e DevSecOps, destacando a importância de uma equipe focada em desempenho, entrega contínua e segurança integrada.

O ciclo de vida do desenvolvimento seguro é detalhado, com a introdução de ferramentas e metodologias para cada fase:

• Modelagem de Ameaças: Utiliza o OWASP Threat Dragon para identificar riscos.
• Análise de Código: Usa o SAST (Static Application Security Testing) e o SCA (Software Composition Analysis) para analisar o código e suas dependências. Ferramentas como Bandit e Trivy são empregadas para encontrar vulnerabilidades e senhas hardcoded.
• Testes: A fase de testes de segurança dinâmica (DAST) utiliza ferramentas como o OWASP ZAP, Nmap e Nessus para análise de vulnerabilidades.

A palestra demonstra, por meio de uma prova de conceito com o GitHub Actions, a automatização de scans de segurança. Um ponto de destaque é o uso de inteligência artificial (IA) para analisar e comentar os resultados dos testes de segurança, ajudando a identificar falsos positivos. A apresentação conclui com planos para aprimorar o treinamento da IA para verificar o código de forma mais completa.

Modelos de IA exigem novas estratégias de validação. Nesta palestra, vamos discutir como testar sistemas inteligentes em termos de precisão, robustez e viés, explorando métricas específicas, geração de dados de teste, adversarial attacks e práticas de explicabilidade. O público verá como aplicar QA em projetos de machine learning para garantir confiança, segurança e valor de negócio.

Nessa palestra vamos buscar demonstrar como uma das capitais do país avançou na cultura de dados e tomada de decisões baseadas em evidências, para elevar a transparência e a eficiência do gasto público, toda plataforma foi montada com sistemas Open Source, de baixo custo e fácil implementação, vamos compartilhar os desafios e como resolvemos o atraso usando ciência, focamos além da hard skill de implantar o sistema, também a soft de como treinar e capacitar os tomadores de decisões a partir de Data Literacy (Letramento de dados).

A fraude financeira é um dos maiores desafios para bancos e fintechs, e o uso de Inteligência Artificial vem transformando a forma como combatemos esse problema. Vamos explorar como aplicar IA ao longo da jornada do cliente destacando os principais riscos de fraude em cada etapa. Apresentarei estratégias para lidar com dados desbalanceados, variáveis categóricas complexas e a criação de um algoritmos híbrido de classificação + detecção de anomalías. Isso, mediante um case real que desenvolvi numa das principais adquirentes do pais sobre detecção sobre de fraude em boletos bancários, mostrando como unir técnica e gestão de fraude para criar modelos preditivos que realmente geram impacto no negócio.

Esta palestra destinada principalmente aos profissionais de tecnologia, explora a abordagem moderna de Engenharia de Plataforma (Platform Engineering) sob a ótica de gerenciamento de produto. O conceito central é a mudança de mentalidade, onde a plataforma interna de desenvolvimento deixa de ser vista como um conjunto de ferramentas e infraestrutura para ser tratada como um produto, cujos clientes são os próprios desenvolvedores da organização. Serão abordados os princípios e práticas para criar uma plataforma que os desenvolvedores queiram usar, focando em otimizar a experiência de desenvolvimento (Developer Experience), aumentar a autonomia dos times e acelerar a entrega de valor. A palestra discutirá como a aplicação de um "product mindset" — com roadmaps, coleta de feedback e foco no usuário — é fundamental para construir uma plataforma interna que não apenas padroniza e estabiliza os ambientes, mas também impulsiona a produtividade e a inovação dentro da empresa.

O futuro do design não é só feito de pixels, mas também de código. Com a chegada do vibe coding — uma nova forma de criar experiências digitais usando IA, prompts estruturados e prototipagem rápida — designers precisam se aproximar de conceitos básicos da engenharia como nunca antes.

Nesta palestra, Felipe Carriço mostra como a sigla DEV (Design, Engenharia e Vibing) traduz essa nova realidade. Você vai entender o básico que todo designer precisa saber para trabalhar em times multidisciplinares e criar protótipos funcionais com ferramentas de vibe coding.

Sem jargão pesado: apenas o essencial para transformar ideias em experimentos vivos, acelerar discovery e ganhar autonomia na era dos modelos de linguagem e da IA generativa.

A diversidade pode ser um diferencial competitivo incrível para a sua empresa?

Vamos discutir como a diversidade impacta diretamente os negócios, impulsiona a inovação e promove ambientes mais inclusivos.

Temas que serão discutidos:

• O impacto da diversidade nos resultados dos negócios
• Como aplicar diversidade de forma estratégica
• Exemplos reais e casos inspiradores
• Diversidade como motor de inovação e excelência

Dados globais apontam para uma tendência clara: nos próximos anos, a população mundial terá uma proporção maior de idosos, pessoas com deficiência e indivíduos neuro diversos. Ignorar essa realidade é caminhar para a exclusão de uma parcela significativa da sociedade, criando barreiras que impedem o acesso à informação, serviços e oportunidades.

Diante desse contexto, essa palestra tem como objetivo responder as questões básicas sobre o tema e (spoiler) mostrar algumas dicas práticas (incluindo uso de I.A.) de como entregar conteúdo digital acessível.

A engenharia social evoluiu drasticamente com o advento da Inteligência Artificial, transformando-se numa ameaça exponencialmente mais perigosa e sofisticada. Esta palestra apresenta a nova realidade dos ataques de engenharia social potencializados por IA, onde deepfakes de voz e vídeo são criados por menos de R$ 25, e videoconferências inteiras podem ser fabricadas para enganar até os profissionais mais experientes.

Através de casos reais documentados, como o golpe de Hong Kong que resultou em prejuízo de US$ 25 milhões, explorarei como criminosos utilizam clonagem de voz, deepfakes multimodais e ataques de Business Email Compromise (BEC) 2.0 para contornar defesas tradicionais. Mais importante, demonstrarei como a mesma tecnologia que cria o problema pode ser nossa solução: o uso de IA defensiva para análise comportamental, detecção de anomalias e resposta automatizada a incidentes.

A apresentação oferece um roadmap prático de implementação em 90 dias, ferramentas open source e comerciais testadas, e estratégias específicas para instituições de ensino e organizações com orçamento limitado. Os participantes sairão com playbooks de resposta, checklists de implementação e templates de treinamento prontos para uso, além de compreender como construir uma cultura de segurança resiliente onde o fator humano continua sendo o sensor mais importante do sistema.

A inteligência artificial já é capaz de gerar ativos passíveis de proteção pela Propriedade Intelectual, como obras literárias, imagens, músicas, invenções técnicas, softwares, marcas, entre outros. Surge então uma questão central: quem detém a titularidade dessas criações? O desenvolvedor do sistema, o usuário que fornece os comandos, a própria IA?

O objetivo da palestra é apresentar uma visão geral sobre a Propriedade Intelectual, seus tipos e formas de proteção, além de discutir como a legislação atual trata os ativos desenvolvidos com o auxílio — ou mesmo integralmente — pela IA.

Nesse painel vamos explorar o estado atual da Computação Quântica, seu roadmap e as principais aplicações no mercado.

Os recentes avanços de IA trazem novas promessas toda semana. Porém, a maioria das soluções, benchmarks, geradores de conteúdo etc não são onde as LLMs estão mais trazendo avanços nas empresas Brasileiras.

Nessa palestra, vamos passear pelas soluções reais sendo usadas pelas maiores empresas Brasileiras, com um deep-dive técnico sobre a engenharia por trás delas e os seus resultados reais!

O Java continua se modernizando e na sua versão 25 (LTS) vem com várias novidades que facilitam a vida de quem está aprendendo a programar. Esta apresentação dá destaque para os lançamentos do Projeto Amber, que a cada versão têm trazido novidades que visam diminuir a complexidade e a burocracia da linguagem, além de facilitar a adoção de boas práticas, melhorar a segurança do código, e fornecer ferramentas que transformaram o Java moderno numa linguagem multiparadigma, viabilizando principalmente a programação funcional e orientada a dados.

Depois dos records, sealed classes, correspondência de padrões (agora suportando todos os tipos primitivos), o Java 25 finalmente tornou definitivo o recurso de programas compactos e métodos main de instância (também do Amber), que abrangem uma série de simplificações na sintaxe da linguagem: agora é possível escrever um Hello world sucinto, sem public static void, sem System.out, sem imports, etc. em poucas linhas, como nas outras linguagens.

Outras novidades visam o compartilhamento de dados imutáveis, essenciais em aplicações orientadas a dados: ScopedValue e StableValue. No final falaremos sobre algumas novidades esperadas (que já estão em Preview, mas não são padrão ainda), como a Vector API, que é um tipo de "NumPy" para Java.

1. Do Java 8 ao Java 11, 17 e 21 - o que mudou?
2. Alguns destaques do Java 25 (LTS) para programadores
3. O que esperar das próximas versões?

Nesta palestra, apresento como construir agentes de IA autônomos em Java utilizando Spring Boot e LangChain4j. Mostrarei na prática como combinar LLMs, ferramentas e memória para criar agentes capazes de decidir, agir e responder com contexto real usando RAG. Vamos explorar a arquitetura desses agentes, suas capacidades e limitações, além de comparar com abordagens clássicas como frameworks multiagentes. Uma palestra prática, inteligente e com aquele toque mineiro sobre como fazer um “trem” funcionar sozinho no mundo da IA

Qual parte do trabalho cabe à IA e qual parte cabe ao Desenvolvedor? Essa pergunta vem sendo feita desde a chegada dos modelos de LLM populares e, aparentemente, não tem nem terá uma resposta ampla e definitiva. Baseado nisso, a partir dos conceitos de "Human In The Loop" e da Engenharia de Contexto, esta palestra pretende apresentar 4 heurísticas (Problema, Confiança, Eficiência e Sanitização) para ajudar o Dev a tomar a decisão de delegar uma tarefa pra IA ou fazer ele mesmo e tirar o máximo deste nova geração de ferramentas que já são a realidade irreversível do processo de desenvolvimento de software. A palestra é baseada na experiência do SERPRO com o uso de IA Code e principalmente nas ações e observações da comunidade de práticas de IA no desenvolvimento da empresa.

A Inteligência Artificial deixou de ser apenas um recurso em nossas aplicações para se tornar uma poderosa aliada em todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC). Vamos explorar de forma prática como ferramentas de I.A. estão transformando cada etapa do nosso trabalho: desde a escrita de código mais rápida e segura com assistentes como o GitHub Copilot, passando pela geração automatizada de testes e otimização de pipelines de CI/CD, até a operação e monitoramento pós-deploy com AIOps, que prevê falhas antes que elas afetem os usuários. Prepare-se para descobrir como usar a I.A. como um copiloto inteligente para acelerar entregas, aumentar a qualidade do software e focar no que realmente importa: resolver problemas complexos.

Manter dois apps nativos (Android e iOS) sempre alinhados é um desafio constante.

Com o Kotlin Multiplatform (KMP), iniciamos uma jornada para unificar o desenvolvimento em uma única base de código, reduzindo duplicação, acelerando entregas e garantindo mais consistência entre as plataformas.

"Jetpack Compose: A Nova Era do Desenvolvimento Android" introduz o Compose como o framework moderno do Android para a construção de interfaces de usuário, destacando a transição do paradigma imperativo do XML para uma abordagem declarativa baseada em funções Kotlin. O material aborda as principais vantagens, como a simplificação do código, o aumento da produtividade e a capacidade de criar UIs mais modernas, fluidas e eficientes. A apresentação também foca nos blocos de construção fundamentais que agilizam o desenvolvimento e a depuração. Por fim, ela reconhece os desafios, como a curva de aprendizado e a rápida evolução da tecnologia, mas reforça sua consolidação como o futuro do desenvolvimento Android e sua adoção por líderes de mercado.

O mercado de tecnologia mudou. Se antes as empresas buscavam exclusivamente Cientistas de Dados, hoje o foco se volta para AI Engineers: profissionais capazes de trabalhar com LLMs, RAG, agentes inteligentes e frameworks como LangChain e LangGraph.

Essa transformação gera dúvidas: quais competências realmente importam? O que vale a pena aprender para não ficar para trás? Nesta palestra, você vai entender:

• As principais diferenças entre o papel de Cientista de Dados e AI Engineer.
• Quais tecnologias dominar para se manter competitivo (LLMs, RAG, agentes, LangChain, LangGraph).
• Como traçar um plano de evolução de carreira para não apenas acompanhar, mas liderar essa mudança no mercado.

Se você atua em dados, IA ou desenvolvimento de software, esta palestra vai mostrar o caminho para transformar as mudanças do mercado em oportunidade de crescimento.