Segurança cloud Zero Trust para dados

Contexto

Seguradora com 10 data scientists utilizando cada um sua própria máquina local para o desenvolvimento de ML. Não existe nenhuma plataforma ML padronizada: cada data scientist instala Python, as bibliotecas e os frameworks à sua maneira. Os modelos em produção rodam em VMs configuradas manualmente.

Problema & Desafio

10 data scientists x 10 ambientes diferentes: nenhuma reprodutibilidade entre as máquinas. Time-to-production ML de 6 meses: 4 meses de engenharia para o deploy. Modelos em produção não monitorados: a performance se degrada sem detecção. Nenhum registro de modelos: impossível saber quais modelos estão em produção e sua versão. Custos de GPU não otimizados: cada data scientist tem sua própria VM GPU a 50K€/ano utilizada a 10%.

Solução & Entregas

Plataforma ML gerenciada no Databricks com ambientes padronizados (Notebooks, clusters, jobs). Registry de modelos: versionamento, staging, promoção para produção com workflow de aprovação. Pipeline CI/CD ML: do notebook ao modelo em produção em 1 dia vs 4 meses. Monitoramento ML integrado: detecção de drift, alerting, retraining automático. Clusters compartilhados com auto-scaling: custos GPU mutualizados e otimizados.

Tecnologias