Depoimentos de alunos Tessel Forge
Depoimentos · Alunos Tessel Forge

O que os alunos dizem sobre os cursos

Desenvolvedores e engenheiros que passaram pelas trilhas compartilham como o conteúdo se encaixou no seu trabalho diário e o que mudou na forma de lidar com infraestrutura de GPU.

Página Inicial

400+

profissionais matriculados

4.7

avaliação média

30+

empresas atendidas

3

anos de operação

O que dizem

Depoimentos de alunos

LC

Lucas Carvalho

Eng. de Software · São Paulo, SP

"Eu entendia vagamente o que era CUDA mas nunca tinha parado para entender de verdade como tensor cores funcionam. O curso de Fundamentos resolveu isso de forma clara — sem precisar ir para documentação em inglês toda hora. Recomendo como primeiro passo para quem trabalha com ML."

Maio de 2025 · Fundamentos de Aceleradores

AM

Ana Miranda

Pesquisadora de ML · Campinas, SP

"Fiz a Trilha Prática depois de alguns anos trabalhando com PyTorch sem entender direito o que acontecia no nível de kernel. Os notebooks foram muito úteis — deu para rodar no meu próprio ambiente e testar com os dados do projeto que estava fazendo. O módulo de profiling sozinho valeu o curso."

Abril de 2025 · Programação Prática de GPU

RT

Rodrigo Tavares

Eng. de Infraestrutura · Rio de Janeiro, RJ

"O Programa de Cluster Operations chegou na hora certa. Eu tinha assumido a responsabilidade sobre um cluster de 8 GPUs e estava aprendendo na raça. As revisões ao vivo com o instrutor foram o que mais ajudou — ele entendia o contexto que eu descrevia e dava orientações práticas, não genéricas."

Maio de 2025 · Programa de Operações de Cluster

FM

Fernanda Moura

Desenvolvedora Python · Belo Horizonte, MG

"Gostei da estrutura modular. Eu tinha umas 5 horas por semana disponíveis e consegui encaixar o estudo sem comprometer o trabalho. Os blocos de verificação ao final de cada módulo ajudaram a perceber quando precisava reler algo antes de avançar."

Março de 2025 · Fundamentos de Aceleradores

GN

Gabriel Nunes

Tech Lead · Florianópolis, SC

"Comprei a Trilha Prática para ajudar meu time a escrever código de GPU mais eficiente. O conteúdo foi bom — especialmente a parte de otimização de memory bandwidth. O único ponto que poderia ser melhor é ter mais exemplos de workloads de NLP específicos, mas o instrutor respondeu às minhas dúvidas pelo suporte."

Abril de 2025 · Programação Prática de GPU

PS

Patricia Souza

Arquiteta de Soluções · Porto Alegre, RS

"Eu não era programadora de kernels e fiz o Cluster Operations para entender melhor o que minha equipe de infra estava lidando. O material foi acessível para o meu perfil. Os checklists operacionais viraram referência nas nossas discussões de capacidade."

Maio de 2025 · Programa de Operações de Cluster

Estudos de Caso

Como a formação se refletiu no trabalho

Estudo de Caso 01

Startup de visão computacional, SP

Situação inicial

Time de 4 engenheiros sem conhecimento formal de hardware de GPU. Modelos de detecção com latência maior do que o necessário para produção.

Abordagem

Dois engenheiros fizeram a Trilha Prática em paralelo ao trabalho. Aplicaram os conceitos de profiling e otimização de memory access nos pipelines existentes.

Resultado

Reduziram o tempo de inferência de ~120ms para ~75ms sem mudança de hardware. A equipe passou a ter vocabulário comum para discutir otimizações.

Estudo de Caso 02

Fintech de análise de crédito, RJ

Situação inicial

Cluster de 6 GPUs compartilhado entre três times sem política clara de alocação. Jobs concorrentes causavam instabilidade e atrasos.

Abordagem

Engenheiro responsável pela infra concluiu o Programa de Cluster Operations. Implementou SLURM com políticas por projeto e monitoramento de utilização.

Resultado

Utilização média do cluster subiu de ~45% para ~78%. Tempo médio de espera por jobs caiu pela metade após a implementação das políticas de agendamento.

Estudo de Caso 03

Empresa de mídia digital, BH

Situação inicial

Time de recomendação precisava explicar trade-offs de hardware para stakeholders não-técnicos. Faltava vocabulário e contexto para essas conversas.

Abordagem

Três pessoas do time fizeram o curso de Fundamentos. O objetivo era base conceitual, não programação de kernels.

Resultado

Time passou a justificar escolhas de hardware com mais clareza nas revisões de arquitetura. Processo de aprovação de upgrade de infraestrutura ficou mais ágil.

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Referências e reconhecimentos

SEBRAE-RJ

Referência em formação técnica de IA no Rio de Janeiro (2024)

Parceiros de mercado

Material adotado por startups de ML no RJ e SP como treinamento interno

4.7 de avaliação

Avaliação média coletada dos alunos nos 12 meses encerrados em maio de 2025

Publicações técnicas

Cursos citados em artigos sobre formação em IA para o mercado brasileiro em 2024

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