Engenharia AI-First · Produto próprio em produção
A Castellabate Tech projeta e constrói produtos digitais, aplicativos móveis, automações e plataformas SaaS concebidos em torno de modelos de linguagem — do primeiro diagrama ao que roda em produção, com governança, custo medido e dados isolados.
Castellabate é uma vila fortificada no litoral do Cilento, erguida a partir de 1123 em volta do Castello dell'Abate. Nove séculos depois, ainda está de pé. É o padrão que perseguimos em software: construir para durar mais do que o ciclo de hype.
O que construímos
Não vendemos hora de prompt nem POC de vitrine. Entregamos produto: escopo fechado, arquitetura própria, deploy no seu ambiente e um plano de operação para o dia seguinte.
Frente principal
Aplicações em que o modelo é o motor, não o enfeite: recuperação sobre as suas próprias fontes (RAG), agentes que executam tarefas de ponta a ponta, classificação e síntese em escala. Do discovery ao deploy, com avaliação de qualidade escrita antes do código.
Plataforma
Multi-tenant de verdade: isolamento de dados no banco, planos e retenção configuráveis, custo de inferência medido por cliente. É exatamente o que fizemos no CoS.
Mobile
Apps desenhados para uma interface que conversa, entende contexto e age — não um formulário com um chat no canto da tela.
Operação
Processos que hoje dependem de alguém ler, resumir e repassar. A fila humana vira fluxo — com aprovação, trilha de auditoria e desfazer.
Diagnóstico
Avaliação de produto e engenharia para a própria gestão e para investidores e adquirentes; mentoria de iniciativas digitais e reestruturação de times e processos.
Times
Engenharia assistida no dia a dia, como avaliar a qualidade de um modelo e — a parte que ninguém ensina — o que não vale a pena automatizar.
Não sabe por onde começar?
Método
Quatro fases, nessa ordem. A primeira existe para você poder desistir barato; a última, para o produto continuar de pé depois que a equipe sai da sala.
01
Uma a duas semanas para separar o que a IA resolve do que ela só complica. Sai daqui com escopo, arquitetura de dados e critério de sucesso mensurável — não com um slide.
02
Um recorte estreito, ponta a ponta, com dado real. Se a qualidade do modelo não sustentar a promessa, você descobre em semanas — e não em trimestres.
03
Engenharia de produto convencional, com as decisões de IA isoladas atrás de um gateway. Trocar de modelo passa a ser configuração e deploy, não reescrita.
04
Observabilidade, custo por feature, avaliação contínua de qualidade e contingência de provedor. É a parte que a maioria dos projetos de IA não tem.
Toda ação que a IA toma sobre o mundo real passa por aprovação — ou por uma janela de desfazer. Autonomia é configurada por tipo de ação, nunca presumida.
A aplicação chama nomes lógicos por função — classificar, planejar, resumir, indexar. Qual modelo atende cada nome vive no gateway. Preço caiu, modelo novo saiu, provedor caiu: muda a configuração.
Em multi-tenant, o dado de um cliente é separado do outro por política de linha no PostgreSQL. Não depende de alguém lembrar de filtrar a consulta.
Inferência é linha de custo variável. Medimos por feature e por cliente desde o primeiro dia, porque produto de IA que não fecha a conta não é produto.
Produto próprio · Nossa prova de trabalho
Um SaaS em produção, não uma demo. O CoS conecta agenda, e-mail, arquivos e transcrições de reunião do executivo, constrói uma memória do contexto do negócio e devolve isso em decisão: briefing antes da reunião, resumo depois, report periódico do que está crítico — e um assistente que responde citando de onde tirou cada informação.
Bom dia. Sua semana, triada.
14 reuniões · 6 requerem sua presença · 1 conflito
Agenda da semana
Briefing · em 18 minutos
Conselho — fechamento do trimestreRepresentação estilizada da interface · dados de exemplo
Quem faz
A Castellabate Tech é o braço de IA da NZX Tech — consultoria de due diligence técnica, desenvolvimento de soluções de IA, treinamento e reestruturação de áreas de tecnologia. Você fala com quem projeta e escreve o código, não com um gerente de contas.
Fundador
CTO em quatro companhias — Editora Abril, Minuto Seguros, TruckPad e CargoX, onde levou a tecnologia do pré-product-market-fit à Série D e ao status de unicórnio. Foi diretor de riscos de TI do iFood e chief data scientist da Abril, onde pôs modelos de machine learning em produção entre 2010 e 2014. Mestre em Automação pela Unicamp, pesquisador em projetos com a Ericsson e professor universitário por uma década.
São Paulo, Brasil
linkedin.com/in/zagariOnde já liderou tecnologia
Clientes atendidos pela NZX Tech
Clientes atendidos pela NZX Tech em due diligence, avaliação e estruturação de áreas de produto e engenharia e apoio a iniciativas digitais. Setores: saúde, educação, seguros, logística, mídia, telecom e energia.
Aplicação para gestão de conhecimento sobre documentos e BI/analytics sobre bancos de dados, integrando fontes estruturadas e não estruturadas em uma única camada de recuperação.
Plataforma de IA generativa que analisa perfis de candidatos com múltiplos agentes especializados, elevando de forma significativa a eficiência do processo e a precisão do match.
Contato
Descreva em duas linhas o que está travado. Respondemos com uma opinião — inclusive quando a resposta é “isso não é problema de IA”.
