Marcelo Brito

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🚀 Estamos ampliando o time de Arquitetura e Engenharia de Cibersegurança da Cielo! Se você acredita que segurança deve ser um acelerador da inovação, atuar próximo aos times de produto e engenharia, e ajudar a construir uma organização cada vez mais preparada para Cloud, IA e desenvolvimento seguro, temos oportunidades para você. Estamos expandindo nossas disciplinas de Product Security, Arquitetura de Cibersegurança, Cloud Security, DevSecOps e Gestão de Exposição e Vulnerabilidades, buscando profissionais que queiram participar ativamente da transformação da segurança em uma das maiores empresas de tecnologia e meios de pagamento do Brasil. 📢 Vagas abertas: 🔹 Analista em Segurança de Produtos e Infraestrutura Sênior https://lnkd.in/dD9aHqim 🔹 Analista em Gestão de Vulnerabilidades Pleno https://lnkd.in/dwQUprDW 🔹 Analista em Gestão de Exposição e Vulnerabilidades Júnior (Vaga Exclusiva para PcD) https://lnkd.in/d6TVVJyh 🔹 Especialista em Segurança de Produtos e Infraestrutura https://lnkd.in/dA5vbXMG 🔹 Product Manager em Arquitetura de Cibersegurança https://lnkd.in/drhJhBPj Essa última posição merece um destaque especial. Estamos procurando uma pessoa para atuar diretamente com a Isabela Orlandi Favoretto, nossa GPM da disciplina, e comigo, ajudando a definir estratégia, priorização e evolução dos produtos e capacidades de cibersegurança da companhia. Se você busca desafios de grande escala, trabalha bem em ambientes colaborativos e quer fazer parte da construção da próxima geração de segurança na Cielo, teremos prazer em conhecer seu perfil. 🔄 Compartilhe com sua rede ou marque aqui profissionais que possam se interessar. #Cielo #CyberSecurity #SegurançaDaInformação #ProductSecurity #CloudSecurity #DevSecOps #VulnerabilityManagement #ProductManager #ArquiteturaDeSegurança #Tecnologia #Hiring #VagasTI #IA #ArtificialIntelligence #SecurityEngineering

Experian põe comparador de cartão dentro do ChatGPT A Experian levou o próprio comparador de cartões de crédito para dentro do ChatGPT. O aplicativo, anunciado em 27 de agosto de 2026, deixa o usuário confrontar anuidade, bônus de entrada, taxa de recompensas e faixas de juros de cartões da rede de parceiros do bureau sem abrir uma aba de navegador. Pelo comunicado da companhia, bastam poucos dados para ver ofertas da rede de parceiros lado a lado, com os campos que costumam decidir a escolha: anuidade, bônus de entrada, taxa de recompensas, condições promocionais de juros e a faixa de juros corrente, quando existe. Quem avança é levado ao site da Experian, onde a lista passa a considerar o perfil de crédito de cada pessoa. O anúncio saiu de Costa Mesa, na Califórnia, e o texto registra que as ofertas não estão disponíveis em todos os estados. “Os consumidores esperam que as experiências financeiras sejam tão intuitivas quanto a tecnologia que usam todos os dias”, disse Debbie Hsu, vice-presidente executiva de produto da Experian Consumer Services. O comunicado da Experian também traz a fala de um emissor de cartões. “Nosso objetivo é ajudar os consumidores a encontrar produtos de cartão de crédito alinhados aos seus objetivos financeiros e tornar esses produtos fáceis de escolher, obter e usar”, afirmou Michael Coleman, diretor de marketing do Credit One Bank. 🟡 Inscreva-se na nossa newsletter e fique por dentro de todas as notícias do mundo das finanças: https://lnkd.in/dgAm3JiY 📌 Matéria completa: https://lnkd.in/eQ6Xb3ee

A frase do post que vale guardar: "Context is the data lake for AI agents." Passamos 15 anos construindo data lakes para humanos analisarem. A próxima década é construir a camada de contexto para agentes decidirem.     O que a AWS anunciou para resolver:     🔹 AWS Context — um serviço que mapeia automaticamente as relações entre seus dados em um knowledge graph organizacional. É a mesma tecnologia por trás do Amazon Quick (milhões de requests/dia), agora estendida para toda a empresa. E o melhor: o grafo aprende com o uso — quando um agente descobre o join path correto, todos os outros herdam esse aprendizado.    E melhor:   ✅ Tudo publicado em Apache Iceberg — seu contexto é portável, auditável e seu   ✅ Identity-aware por padrão — o agente só enxerga o que a identidade dele autoriza (IAM + Lake Formation)   ✅ Zero infraestrutura para provisionar    Quem já está construindo agentes em produção: como vocês resolvem o problema de contexto hoje? RAG? Fine-tuning? Prompt gigante? 👇 https://lnkd.in/dEYUEnsT      #AWS #GenAI #AIAgents #DataEngineering #KnowledgeGraph

A IA produz respostas. Os seres humanos continuam responsáveis por decidir quais perguntas fazer, que significado atribuir às respostas e quais consequências estão dispostos a assumir.

Most Enterprise Architecture Teams Measure Everything Except Their Real Value.   EA teams proudly report metrics such as: •Number of architecture reviews completed •Number of standards published •Number of governance meetings conducted •Number of reference architectures produced •Number of projects supported   These metrics demonstrate activity. They don’t necessarily demonstrate the business value created by Enterprise Architecture.   An EA team can achieve every one of these targets and still have little influence on the business.   Boards don't invest in EA because more documents were published. They invest because EA improves the quality of business decisions, reduces strategic risk and increases confidence in transformation investments.   CIOs don't celebrate another governance meeting. Business leaders don't care how many architecture principles exist.   They care about questions like: •Did EA improve the quality of our investment decisions? •Did it reduce delivery risk? •Did it accelerate strategic initiatives? •Did it prevent costly mistakes before they happened? •Did it help us realise measurable business outcomes?   This is where many EA functions struggle to demonstrate their true value.   They’re measuring what they produce instead of what they enable.   The most valuable EA teams I've worked with don't define success by the volume of artefacts they create. They define success by the business decisions they influence.   That shift changes everything.   It changes how EA is funded. It changes how it engages with delivery teams. It changes how executives perceive its value.   And ultimately, it changes whether Enterprise Architecture becomes a strategic capability or remains a governance function.   One question kept coming back in conversations with CIOs and Enterprise Architecture leaders:   "How do you demonstrate the business value of Enterprise Architecture in a way that executives actually recognise?"   That question eventually led me to develop an Executive Diagnostic Checklist designed to assess whether an Enterprise Architecture function is measuring activity or creating measurable business value.   It is included as part of the ArchitectEdge Enterprise Architecture Leadership Library.   The dashboard above illustrates the challenges. The Executive Diagnostic Checklist explores how these unanswered value metrics can be assessed in practice.   Question for EA leaders: If your CEO asked you tomorrow: "What measurable business value has our Enterprise Architecture function created during the past 12 months?"   Could you answer with confidence... ...or would you start listing architecture deliverables?     ArchitectEdge Enterprise Architecture Leadership Library is a premium, paid educational resource for Enterprise Architecture and technology leaders.   If you'd like to receive the Library Catalogue and access details, please send me a message. Transform Partner | Your Strategic Champion for the Digital Transformation

Nas últimas semanas, dois acontecimentos deixaram explícita uma realidade que ainda subestimamos: o acesso à IA de fronteira está cada vez mais sujeito ao controle de governos e grandes provedores de modelos. De um lado, vimos laboratórios introduzirem restrições que vão além da segurança tradicional e começam a alcançar atividades de pesquisa e desenvolvimento tecnológico. De outro, governos passaram a tratar capacidades avançadas de IA como ativos estratégicos, sujeitos a controles e restrições típicos de tecnologias sensíveis. Esses movimentos reforçam uma mudança fundamental: modelos de IA estão deixando de ser apenas ferramentas para se tornarem infraestrutura crítica. E, quando isso acontece, estabilidade, previsibilidade e acesso tornam-se tão importantes quanto desempenho. O debate sobre soberania em IA, porém, vai muito além dos modelos. Ele envolve infraestrutura computacional, GPUs, datacenters, energia, talentos e capacidade de pesquisa. Hoje, esses recursos permanecem concentrados em um número reduzido de empresas e países, ampliando riscos de dependência tecnológica. Para o Brasil, a questão é especialmente relevante. Embora existam iniciativas importantes, como a EBIA e o PBIA, o desafio já não é formular estratégias, mas executá-las. Precisamos transformar diretrizes em capacidade efetiva: infraestrutura, pesquisa, formação de talentos e participação ativa no ecossistema global de IA. O ponto central não é apenas a disputa entre modelos proprietários e open source. É a transformação da IA em infraestrutura geopolítica. O Brasil não precisa ser autossuficiente nem construir o próximo GPT, Claude ou Gemini. Mas precisa ser relevante. A questão não é apenas tecnológica. É autonomia econômica, competitividade, inovação e soberania digital. A pergunta que fica é simples: queremos participar da construção dessa nova infraestrutura estratégica ou aceitar uma posição permanente de dependência?