A InfoQ publicou os detalhes de três programas de certificação online que iniciam em novembro de 2026, focados em engenharia de IA em produção e design de times de alto desempenho.
Programas de AI Engineering
Dois cohorts abordam engenharia de IA em sistemas de produção. O primeiro, facilitado por Adi Polak no dia 12 de novembro (timezone PST), e o segundo, com Lan Chu em 13 de novembro (timezone CET).
Adi Polak, autora de "Scaling Machine Learning with Spark" e líder de engenharia com experiência em pipelines de machine learning e streaming em tempo real, estrutura seu currículo utilizando material QCon sobre context engineering. O programa cobre retrieval-augmented generation (RAG), context e memory pipelines, agent design, infraestrutura de IA, evaluations e reliability. A syllabus compara vector retrieval com Graph RAG e examina como agents compartilham estado e contexto, abordando depois orquestração, controle, inference gateways e evaluações de rollout-readiness.
Lan Chu, principal engineer com mais de sete anos construindo sistemas de dados e machine learning em produção, facilita o segundo cohort. Seu currículo baseia-se em seu case study apresentado na QCon London sobre um sistema RAG construído com mais de 10.000 documentos e utilizado por mais de 300 pessoas. O programa inclui rastreamento de decisões de retrieval e indexing, comparação entre single-agent e multi-agent designs, e seleção de production-readiness checks.
High-Performing Teams com Mudanças de Fluxo de Trabalho
O terceiro cohort, em 17 de novembro, é facilitado por Olimpiu Pop, co-host do InfoQ Podcast com 20 anos de experiência em arquitetura de software, engineering management e technology leadership. Este programa examina como agentes de IA alteram o fluxo de trabalho de engenharia.
Aumentar a velocidade de produção de código não necessariamente reduz o tempo de entrega, uma vez que revisão, aprovações, dependências de infraestrutura ou retrabalho podem se tornar o gargalo. Introduzir AI agents também muda quem prepara contexto, revisa output e permanece responsável pelas decisões. O programa examina essas interações como partes de um modelo operacional de time único.
Os participantes examinam limites de time e fluxo de entrega, mapeiam dependências, consideram tarefas delegadas a agentes de IA versus julgamento humano, e avaliam se métricas de output tradicionais permanecem informativas. O capstone do programa desenvolve e apresenta um modelo operacional alvo conectando responsabilidades, fluxo de entrega, papéis de IA e medição.
Estrutura e Certificação
Os cohorts reúnem senior engineers e architects de outras empresas para aplicar material de QCon talks a decisões de engenharia atuais. Cada cohort funciona em sessões online ao vivo, onde participantes discutem as restrições por trás de diferentes abordagens e retornam ao grupo com o que aconteceu quando aplicaram o material. As sessões não são gravadas.
Cada programa inclui quatro horas ao vivo por semana mais até duas horas de trabalho independente. A certificação depende de participação e conclusão bem-sucedida do capstone relevante. Trabalhos selecionados podem ser considerados para publicação na InfoQ, embora a publicação não seja automática.
