Construindo o caminho entre hardware e compreensão
A Tessel Forge nasceu da observação de que profissionais de tecnologia no Brasil precisavam de material estruturado — em português — sobre como chips de IA realmente funcionam. Não resumos de documentação, mas cursos com progressão lógica e verificação de aprendizado.
Página InicialDe uma lacuna real a uma estrutura de aprendizado
A Tessel Forge foi fundada em 2021 por um grupo de engenheiros de software e pesquisadores de sistemas que trabalhavam com cargas de machine learning em produção. A dificuldade que todos encontravam era a mesma: existia muita documentação técnica em inglês, mas pouco conteúdo estruturado, em português, que explicasse o lado de hardware do problema com progressão didática.
O nome Tessel vem de "tessellation" — a ideia de blocos que se encaixam para formar algo maior. Forge remete ao processo de moldar algo com método e calor. Juntos, descrevem nossa abordagem: conteúdo modular que, quando estudado em sequência, constrói uma visão coesa de como infraestrutura de GPU sustenta aplicações de IA modernas.
Nos primeiros dois anos, desenvolvemos o material internamente, testando com times de engenharia de empresas parceiras no Rio de Janeiro e em São Paulo. Em 2023, abrimos os cursos ao público com uma grade de três trilhas — do nível básico ao sênior — e passamos a atender profissionais individuais além de equipes.
3+
anos de operação
3
trilhas de aprendizado
PT
100% em português
Rio
Base no Botafogo
O que orienta nosso trabalho
Nossa Missão
Tornar o conhecimento sobre hardware de IA acessível para profissionais de tecnologia no Brasil, com material em português que combina rigor técnico e clareza pedagógica.
Nossa Visão
Ser a referência de formação técnica em infraestrutura de GPU para o mercado de tecnologia latino-americano, com cursos que refletem o que acontece em ambientes de produção reais.
Nossos Valores
Clareza antes de profundidade. Progressão antes de abrangência. Verificação de aprendizado antes de avanço. Cada decisão pedagógica parte desses três princípios.
As pessoas por trás dos cursos
Rafael Cavalcanti
Fundador & Instrutor Sênior
Engenheiro de sistemas com mais de dez anos de experiência em infraestrutura de ML. Desenvolveu as trilhas de programação de GPU e operações de cluster.
Beatriz Fonseca
Diretora de Conteúdo Pedagógico
Especialista em design instrucional com foco em conteúdo técnico. Responsável pela estrutura dos módulos e pelas verificações de conhecimento em cada trilha.
Thiago Menezes
Engenheiro de Hardware & Instrutor
Trabalhou em times de infraestrutura de data center antes de se juntar à Tessel Forge. Cobre a trilha de Fundamentos e as revisões ao vivo do Programa de Cluster.
Como mantemos a qualidade do conteúdo
Revisão semestral do material
O campo de hardware de IA avança rapidamente. Cada curso passa por revisão formal a cada seis meses para incorporar atualizações relevantes de arquitetura e ferramental.
Validação com ambientes reais
Novos módulos são testados com grupos de alunos antes do lançamento geral. O feedback da fase de teste orienta ajustes de clareza e sequência.
Proteção de dados dos alunos
Dados de progresso e informações pessoais são tratados com base na LGPD. Não há compartilhamento com terceiros para fins comerciais.
Verificações de conhecimento
Cada módulo termina com um bloco de verificação que confirma a compreensão antes do avanço. Não há pressão por pontuação — o foco é identificar lacunas.
Suporte com resposta ágil
Dúvidas enviadas pelo canal de suporte são respondidas em até um dia útil. Para o Programa de Cluster, há sessões ao vivo programadas com o instrutor.
Transparência nos pré-requisitos
Cada trilha descreve claramente o perfil de entrada esperado. Não há surpresas no conteúdo — a sequência e o esforço estimado são informados antes da matrícula.
Educação técnica em hardware de IA no contexto brasileiro
O mercado de tecnologia no Brasil tem crescido de forma consistente na absorção de cargas de machine learning em produção. Equipes de engenharia em fintechs, e-commerces, startups de saúde digital e empresas de mídia passaram a operar modelos que dependem de aceleradores de GPU — e a demanda por profissionais que entendem esse hardware de forma aprofundada acompanhou esse movimento.
A Tessel Forge trabalha especificamente com o lado educacional desse campo: como chips de IA da Nvidia processam operações tensoriais em paralelo, de que forma a hierarquia de memória HBM afeta o throughput de modelos grandes, e quais ferramentas e práticas operacionais sustentam clusters multi-GPU em ambientes corporativos.
Nosso material não é uma introdução genérica a machine learning. É um conjunto de trilhas voltadas para desenvolvedores e engenheiros que já trabalham com IA e querem aprofundar a compreensão do hardware que executa seus workloads — com o objetivo de escrever código mais eficiente, dimensionar infraestrutura com mais precisão e tomar decisões técnicas mais fundamentadas.
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