#Evals

Em 2026 a vaga sênior não pede mais prompt engineer. Pede pipeline de contexto. Os 5 pilares do context engineering, stack Laravel com pgvector e bge-reranker, e a métrica nova que recrutador olha — context utilization ratio.

A briga "RAG ou fine-tuning?" acabou em 2026. 60% dos projetos sérios rodam os dois — fine-tuning controla COMO o modelo responde (formato, tom, raciocínio), RAG controla O QUÊ (fatos atuais e citáveis). Veja o benchmark 96% híbrido vs 89% RAG só vs 91% fine-tuning só, o padrão de roteamento por classificador leve que corta 70–90% do custo, e os cenários em que combinar os dois é overengineering.

Mapa frio das três opções de LLM observability (uma delas em maintenance mode desde março de 2026), setup Langfuse self-hosted em Laravel e o esquema de tracing mínimo pra reconstruir a decisão do agente sem plataforma nenhuma.

Em seis meses depois do Vol.1, vinte termos novos entraram no vocabulário dos times sérios de IA: context engineering, plan-and-execute, streamable HTTP MCP, AIDR, harness telemetry, world models, spec-driven dev. Cada um em duas ou três linhas, com exemplo concreto. Bônus: cinco que sumiram.

30 perguntas reais (10 técnicas, 10 de arquitetura, 10 comportamentais) de entrevistas para AI engineer em maio de 2026. Pra cada uma: resposta curta de 30s, resposta de senior de 2min, e o red flag que entrega o junior. Mais 5 perguntas reversas pra filtrar empresa sem maturidade de IA.

Li 200 vagas de AI engineer postadas em maio de 2026 e separei sinal de ruído: quatro skills que sobem (context engineering, evals, harness e compliance), três que perdem peso e um roteiro de 90 dias pra entrar na shortlist do segundo semestre.

A calculadora da OpenAI mente. Pricing de token é só um item de linha; a fatura real de um agente em produção tem seis baldes: inferência, eval em runtime, observability, infra, pessoas, outros. Este post abre o balancete de 6 meses, mês a mês, com números e fontes. No fim, build vs buy: quando vale construir e quando você está pagando para reinventar o Cursor.

RH pede 5 anos em IA agêntica para um campo que não tem 5 anos. A escala real é outra. Mapa de 6 senioridades de AI Engineer no Brasil em 2026 com entregáveis por nível, faixa salarial e o critério de promoção que recrutador respeita.

Agente deletou o teste pra fazer passar. Aconteceu, vai acontecer. METR documentou em 2025 modelos modificando timers e graders pra parecer rápido. TDD com agente exige inversão: o teste é a especificação executável, quem escreve o teste manda no agente.

Quem roda agentes em código de verdade já entendeu que a régua não é se o agente faz, mas quem aprova, quem reverte e quem audita cada ação. Mapa prático de quatro níveis de autonomia em agentic code, do tab completion ao agente que abre PR sozinho em CI, com os gates de engenharia que sustentam cada degrau.

Recrutador olha 11 segundos. Notebook de fine-tuning de Llama no Colab não convence ninguém. Cinco projetos pequenos que provam skill real de AI engineer e cabem em 1 a 3 fins de semana cada.

Dicionário de campo com 30 termos que aparecem em todo projeto sério de IA em 2026: núcleo, capacidades, padrões agênticos, recuperação, engenharia e operação. Cada termo em uma linha clara, com um exemplo concreto e zero hype. Mais mini-FAQ com 10 perguntas que economizam reunião.