MLOps: industrialização de modelos de ML

Contexto

Grande banco de varejo francês com 15 modelos ML em produção (scoring, fraude, churn, pricing, recomendação) implantados ao longo dos últimos 3 anos sem framework comum. Cada data scientist implanta seus modelos com suas próprias ferramentas e métodos. O time-to-production de um modelo é de 3 meses, dos quais 2 meses de trabalho de engenharia para o deploy.

Problema & Desafio

15 modelos ML em produção sem monitoramento: deriva detectada em média após 6 meses. Cada modelo implantado com um método diferente: sem padrão, sem reprodutibilidade. Time-to-production de 3 meses dos quais 2 meses de engenharia de implantação (vs 2 semanas para os líderes). Nenhum versionamento dos modelos: impossível fazer rollback para uma versão anterior em caso de problema. Dependência dos data scientists individuais: uma saída = perda do know-how operacional sobre o modelo.

Solução & Entregas

Plataforma MLOps padronizada: registry de modelos, pipeline CI/CD, deploy automatizado (staging → produção). Monitoramento de performance contínuo: detecção automática de drift (data drift, concept drift, prediction drift). Alertas e retreinamento automático quando a performance cai abaixo de um limiar configurável. Versionamento completo: modelo, dados de treinamento, features, hiperparâmetros, métricas. Governança ML: documentação automática, trilha de auditoria, conformidade regulatória (AI Act, EBA).

Tecnologias