É a evolução das práticas de engenharia de software para a era das aplicações distribuídas, dados massivos e IA. Não é só escrever código complexo: é combinar design, automação, confiabilidade, observabilidade, performance e integração com modelos de ML/LLMs para entregar sistemas seguros, escaláveis e fáceis de evoluir.
Arquitetura orientada a domínio e eventos
Domain-Driven Design (DDD) para modelar o negócio.
Arquiteturas orientadas a eventos (Event-Driven) e CQRS para desacoplar leitura/escrita e ganhar escalabilidade.
Sistemas resilientes com idempotência e compensações (sagas).
Sistemas distribuídos & concorrência
Consistência eventual vs. forte — escolher conforme requisito.
Técnicas de sincronização: locks distribuídos, consensus (Raft/Paxos abstratos).
Patterns: circuit breaker, bulkhead, retry exponential backoff.
Observabilidade de latência, tracing distribuído (ex.: OpenTelemetry conceptualmente).
Programação reativa e assincrona
Modelos async/await, streams reativos (backpressure), message brokers.
Quando usar reatividade: UIs em tempo real, pipelines de dados, integração via eventos.
Type systems, segurança de tipos e metaprogramming
Tipagem forte e gradual (TypeScript, typed Python, Rust).
Uso de tipos para capturar invariantes de negócio.
Macros e metaprogramming onde fazem sentido (para reduzir boilerplate).
Infraestrutura como código & GitOps
Repetibilidade com IaC (Terraform/CloudFormation conceitualmente).
Pipelines declarativos e GitOps para CD seguro.
Containers e orquestração (Docker + Kubernetes patterns).
Observabilidade, SRE e confiabilidade
Métricas, logs estruturados, tracing distribuído.
SLIs/SLOs e erro orçamentário (error budget).
Chaos engineering para validar resiliência.
Performace e otimização
Profiling em produção e otimizações orientadas a hotspots.
Caches: TTL, invalidação, cache-aside.
Uso de compiladores modernos e runtimes (p.ex. WebAssembly para workloads específicas).
Integração com IA e LLMs
Pipelines de dados limpos para treinar/adaptar modelos.
Prompt engineering e safety layers (verificação, fallback).
Uso de modelos como copilotos (codegen, documentação automática, testing assistance).
Segurança por design
Threat modeling, OWASP for web apps, secrets management, least privilege.
CI/CD seguro e scans automáticos (SAST/DAST).
Cultura e práticas de equipe
Code reviews de alta qualidade, pair programming, mob programming para problemas difíceis.
Feature flags para deploys seguros e experimentação.
Documentação viva (docs as code) e runbooks.
Linguagens: Rust / Go / Kotlin / TypeScript / Python (com tipagem) — escolha por domínio.
Infra: Containers, Kubernetes, Cloud Provider managed services.
Mensageria: Kafka, RabbitMQ, orquestradores de eventos.
Observabilidade: métricas + tracing (conceitos transferíveis).
CI/CD: pipelines declarativos (GitHub Actions, GitLab CI, etc).
IA/LLM: utilizar LLMs como assistente, mas sempre com validação humana em outputs críticos.
Comece por testes automatizados: unit, integration, e2e — comece com fast unit tests.
Interface primeiro (API contract): documente contratos (OpenAPI/GraphQL SDL) e use mocks.
Desacople por mensagens: sempre que um subsistema puder falhar, comunique por eventos.
Trabalhe com feature flags: permite deploy contínuo sem expor novidades imediatamente.
Escreva observability hooks: trace spans ao redor de operações importantes.
Automatize deploys e rollbacks: ensaie rollbacks antes de precisar.