Who is Fernando F. Azevedo?

Fernando F. Azevedo is a Senior Solutions Architect at Banco Itaú with 16+ years of experience across AWS, event-driven architecture, DevSecOps, Data Mesh, AI and financial systems.

What technical topics does Fernando work with?

Fernando works with AWS, Kubernetes, Kafka, Data Mesh, Amazon Bedrock, RAG, DevSecOps, observability, financial systems and architecture communication using C4, ADRs and trade-off analysis.

Is Fernando available for professional conversations?

Fernando is currently building at Banco Itaú and is open to thoughtful conversations about architecture, cloud, AI, engineering leadership, community, podcasts and technical collaboration.

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9 conteúdos publicados sobre este assunto.

Artigos· 1

Sistemas FinanceirosKYC Moderno: Serverless, IA e Trilhas de Auditoria em Serviços FinanceirosO KYC (Know Your Customer) está deixando de ser um processo batch noturno para se tornar um pipeline orientado a eventos, com decisões assistidas por IA e trilhas de auditoria imutáveis. Essa mudança não é apenas técnica — ela redefine como arquitetos de soluções pensam compliance, latência e custo em ambientes financeiros regulados. Neste briefing, analiso o sinal, os padrões emergentes e como posicionar sua arquitetura para essa transição.Abrir

Architecture Studies· 2

Design Doc / RFCDesign Doc: Orquestração Multi-Agente com Amazon Bedrock e Step FunctionsEste documento propõe uma arquitetura de orquestração multi-agente usando Amazon Bedrock Agents em topologia supervisor/worker, com Step Functions gerenciando estado, retries e human-in-the-loop. O foco é separar responsabilidades de raciocínio (LLM) das responsabilidades de orquestração (fluxo de estado), aplicar guardrails de segurança e controlar custo operacional de forma determinística.Abrir PlaybookPlaybook: IA, ML, Deep Learning, LLM e Agentes — o Mapa para Decidir a Ferramenta CertaUm guia prático em camadas para engenheiros e arquitetos que precisam parar de usar 'vamos de LLM' como resposta padrão. O mapa correto é IA → ML → Deep Learning → GenAI/LLM → Agentes, cada camada um subconjunto da anterior — não sinônimos. A pergunta certa nunca é 'qual modelo?', é 'qual a ferramenta mais simples que resolve bem?'.Abrir

Open Source· 6

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