// quem somos
Formação técnica honesta sobre os chips que movem a IA
A Hélion nasceu em Porto Alegre com um propósito direto: ajudar desenvolvedores brasileiros a entender e trabalhar com hardware de aceleração de IA de forma prática e consistente.
Voltar ao Início// nossa história
De onde viemos e para onde vamos
A Hélion foi fundada em 2021 por um grupo de engenheiros e pesquisadores radicados em Porto Alegre que trabalhavam com sistemas de IA em contextos de produção. O que os uniu foi uma frustração comum: a maioria do material disponível sobre chips Nvidia e programação CUDA estava em inglês, era fragmentada, ou focava apenas em experimentação — sem preparar o desenvolvedor para o trabalho real.
A empresa começou desenvolvendo conteúdo interno para equipes de tecnologia no Sul do Brasil. Com o tempo, ficou claro que a demanda era mais ampla. Desenvolvedores de todo o país precisavam de um caminho claro para entender como o hardware de IA funciona de verdade: da arquitetura do chip até a manutenção de sistemas em produção.
Hoje, a Hélion oferece três trilhas de formação — cada uma pensada para um momento diferente da carreira — e acompanha um grupo crescente de desenvolvedores e engenheiros de ML que querem ir além dos frameworks e entender o que está rodando por baixo.
// missão
Reduzir a distância entre a abstração dos frameworks de IA e o hardware que os executa, através de material técnico sério em português.
2021
fundação
3
trilhas ativas
340+
alunos formados
PT
100% em português
// equipe
As pessoas por trás dos cursos
Rafael Corrêa
Diretor de Conteúdo
Engenheiro de software com experiência em sistemas de inferência de modelos em larga escala. Desenvolveu o currículo das trilhas a partir do trabalho real com aceleradores Nvidia em produção.
Luísa Mendes
Instrutora Sênior
Pesquisadora com formação em computação paralela pela UFRGS. Responsável pela Trilha de Otimização de Modelos e pelos labs práticos de profiling e gerenciamento de memória.
Tomás Alves
Mentor — Programa Sênior
Engenheiro de plataformas com passagem por empresas de tecnologia em São Paulo e Berlin. Conduz as revisões de projeto capstone e as sessões de arquitetura do programa mais avançado.
// padrões
Como mantemos a qualidade do conteúdo
Revisão contínua do currículo
O conteúdo dos cursos é revisado a cada ciclo semestral para refletir mudanças na arquitetura Nvidia, novas ferramentas de profiling e práticas de mercado.
Exercícios testados em hardware real
Todos os notebooks e scripts passam por testes em GPUs Nvidia antes de serem publicados. Nada entra no material sem validação técnica.
Conformidade com a LGPD
Os dados dos alunos são tratados de acordo com a Lei Geral de Proteção de Dados. Não há compartilhamento com terceiros para fins que vão além da gestão educacional.
Feedback integrado ao desenvolvimento
As avaliações dos alunos ao fim de cada módulo alimentam diretamente as próximas revisões. Seções com baixa clareza são reescritas, não apenas ajustadas.
Certificação com rastreabilidade
Os certificados emitidos pela Hélion incluem referência ao projeto ou exercício entregue, tornando o documento mais informativo do que um simples certificado de presença.
Suporte documentado
As dúvidas respondidas no suporte são indexadas e transformadas em material complementar. O que um aluno pergunta beneficia os próximos.
// contexto técnico
Hardware de IA Nvidia e o mercado brasileiro de desenvolvimento
Os chips de IA da Nvidia — das linhas A100, H100 e RTX para cargas de trabalho de aprendizado de máquina — se tornaram a infraestrutura padrão de facto para treinamento e inferência de modelos de grande porte. Entender como esses dispositivos funcionam, da arquitetura de memória ao scheduler de threads CUDA, deixou de ser diferencial e passou a ser parte do repertório esperado de engenheiros de ML e desenvolvedores de sistemas de IA.
No Brasil, o crescimento do mercado de inteligência artificial nos últimos anos gerou demanda por profissionais capazes de trabalhar não apenas com as APIs de alto nível dos frameworks, mas com a camada mais próxima do hardware. Isso inclui saber diagnosticar gargalos de memória, ajustar a configuração de batching para diferentes arquiteturas de GPU e entender como decisões de implantação afetam o desempenho em produção.
A Hélion organiza esse conhecimento em trilhas progressivas — de conceitos básicos de CUDA a programas sênior de engenharia de sistemas — com material desenvolvido originalmente em português e exercícios práticos que podem ser executados em ambientes de nuvem acessíveis. O objetivo não é criar especialistas em microarquitetura, mas engenheiros e praticantes de ML que tomam decisões mais fundamentadas quando trabalham com hardware de aceleração.
// próximo passo
Quer saber qual trilha faz mais sentido para você?
Entre em contato — nossa equipe pode ajudar a identificar o ponto de entrada certo com base no seu perfil técnico.
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