É com grande satisfação que anunciamos o próximo encontro do Pydata na quinta-feira, 30 de abril de 2026, organizado por nós, Artefact!
Esta edição mergulha profundamente no mundo da de conversação IA e fluxos de trabalho agênticos. Exploraremos como as organizações estão passando do estágio de protótipo para implantar sistemas com LLM que realmente se sustentam na produção em análise, logística e varejo.
Quer seja um engenheiro de IA, um cientista Data ou um construtor curioso sobre o que é necessário para dar vida a esses sistemas, o senhor terá uma visão mais clara dos verdadeiros desafios por trás do dimensionamento da IA conversacional.
Fazer com que um agente funcione em uma demonstração é uma coisa. Fazer com que ele funcione de forma confiável com usuários reais, data reais e restrições reais é um problema totalmente diferente. Nesta edição, estamos descascando as camadas da IA de nível de produção, analisando as decisões de arquitetura, as estratégias de recuperação, as proteções e as compensações que separam uma prova de conceito promissora de um sistema que realmente funciona.
Esta noite vai além dos conceitos básicos de engenharia de prompt e chamadas de API. Vamos nos aprofundar em como as equipes estão criando agentes com reconhecimento de contexto que ajudam os funcionários de logística a embarcar mais rapidamente, orientam os clientes de varejo em decisões complexas e desbloqueiam a análise de autoatendimento em escala. Os senhores descobrirão como são esses sistemas e o que é realmente necessário para enviá-los.
O senhor também está animado?! Gostaríamos muito de receber os senhores para uma noite repleta de compartilhamento de conhecimento, mergulhos técnicos profundos e, é claro, ótimas conversas, networking e uma noite divertida com a comunidade!
Agenda
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17:30 - 18:25: Dê as boas-vindas com alimentos e bebidas!
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18:25 - 18:30: Artefact Introdução
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18:30 - 19:10: [Conversa 1]. Agentes... no universo data! por Adithya Krishnan
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19:15 - 19:30: Intervalo
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19:30 - 19:50: [Conversa 2] : Criação de assistência ativa e fluxos de trabalho agênticos para logística por Diederik Heijbroek
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19:50 - 20:10: [Conversa 3] : Agentes de conversação para o varejo por Lorenzo Casimo
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20:10 - 21:00: Networking / bebidas
Palestra 1: Agentes... no universo data! Criando os sistemas que permitirão a análise de autoatendimento! por Adithya Krishnan
A análise de autoatendimento parece simples - até que o senhor olhe por baixo do capô. Adithya compartilhará o que é realmente necessário para criar a infraestrutura que permite que os agentes consultem, raciocinem e respondam em escala.
Palestra 2: Criando Assistência Ativa e Fluxos de Trabalho Agênticos para Logística por Diederik Heijbroek
No mundo acelerado da logística, a eficiência e a integração dos funcionários são gargalos operacionais críticos. Esta palestra explora um caso de uso de IA agêntica do mundo real, detalhando como criamos e implantamos um fluxo de trabalho agêntico usando LangChain para enfrentar esses desafios.
Palestra 3: Agentes de conversação para o varejo por Lorenzo Casimo
Um dos principais varejistas dinamarqueses de beleza e bem-estar fez uma parceria com nossa equipe para projetar e implementar um agente de IA conversacional, transformando a forma como os clientes descobrem produtos e resolvem problemas de beleza on-line. A solução combina pesquisa semântica de produtos, recuperação de conhecimento e um fluxo guiado de solução de problemas para replicar a experiência do consultor na loja em escala. Criada com a conformidade e a segurança da marca em seu núcleo, a arquitetura equilibrou o contexto de várias voltas, as proteções em tempo real e a interação estruturada do usuário na Web e em dispositivos móveis. Este estudo de caso explora as decisões de design agêntico, as compensações de recursos e as métricas de sucesso por trás da transformação da IA conversacional de varejo do conceito à produção.
Sobre o Pydata
PyData Amsterdam é uma comunidade vibrante de entusiastas de Python e data que reúne essa comunidade e oferece um fórum para usuários e desenvolvedores de ferramentas data de código aberto.
Palestrante(s)
Diederik Heijbroek, Engenheiro sênior de aprendizado de máquina
Artefact
Diederik é especialista em projetar e criar sistemas de IA de nível de produção em torno de grandes modelos de linguagem, desde pipelines de geração aumentada de recuperação até gráficos de conhecimento. Antes de ingressar na Artefact no início de 2025, ele trabalhou como pesquisador analisando a dinâmica de pressionamento de teclas como preditores precoces de doenças neurodegenerativas. Agora, na Artefact, ele aproveita essa base para transformar arquiteturas técnicas complexas em integrações de IA escaláveis para processos de negócios.
Lorenzo Casimo, Cientista Sênior Data
Artefact
Lorenzo aplica aprendizado de máquina e grandes modelos de linguagem para resolver desafios reais dos clientes. Antes de ingressar na Artefact em 2025, ele passou mais de dois anos na MSCI trabalhando na mesa de ESG. Com um mestrado em Ciência Ambiental e Aprendizado de Máquina pelo Imperial College London, Lorenzo traz uma base quantitativa rigorosa para problemas que vão desde a modelagem preditiva até sistemas de IA de nível de produção.
Adithya Krishnan, Engenheiro de software
MãePato
Adithya Krishnan é engenheiro de software na MotherDuck, trabalhando em recursos relacionados à IA, desde UI/UX até recursos LLM in-database. Seu interesse em criar aplicativos interativos começou com seu primeiro projeto, Greppo, que o fez perceber o quanto gosta de criar estruturas e ferramentas, especialmente as que envolvem IA/ML.
