Habilitação de AI/ML

O Desafio

Muitas empresas investem em cientistas de dados e projetos de AI/ML, mas lutam para colocar modelos em produção. A infraestrutura de dados existente não foi desenhada para suportar workflows de ML.

Bloqueadores comuns:

• Dados fragmentados em múltiplos sistemas impossibilita feature engineering
• Cientistas de dados gastam 80% do tempo preparando dados ao invés de modelar
• Falta de ambiente para treinar modelos em grandes volumes de dados
• Impossibilidade de servir predições em tempo real (latência < 100ms)
• Modelos desenvolvidos em notebooks nunca chegam a produção

Nossa Abordagem

Implementamos plataforma end-to-end de ML que cobre todo o lifecycle:

1. Data Foundation

Lakehouse Architecture: Combinamos flexibilidade de data lake com performance de data warehouse

• Todos os dados (estruturados e não estruturados) em um único repositório
• Processamento em escala com Spark
• Governance e lineage integrados

2. Feature Store

Criamos repositório centralizado de features reutilizáveis:

• Feature engineering: Features calculadas uma vez, usadas por todos os modelos
• Consistency: Mesmas features em training e serving (elimina training-serving skew)
• Discovery: Cientistas de dados descobrem features existentes
• Real-time serving: Features atualizadas em tempo real para scoring

3. MLOps Platform

Automatizamos deployment e monitoramento de modelos:

• Experiment tracking: MLflow para versionar experimentos e modelos
• CI/CD para ML: Pipelines automatizados de treino e deploy
• Model registry: Catálogo centralizado de modelos em produção
• Monitoring: Detecta data drift e model degradation automaticamente

4. Serving Infrastructure

Servimos predições com baixa latência e alta disponibilidade:

• Batch scoring: Predições em lote para milhões de registros
• Real-time scoring: APIs de baixa latência (<100ms) para aplicações
• Streaming ML: Scoring em dados streaming (Kafka → Spark Streaming → Model)

Casos de Uso Habilitados

Credit Scoring em Tempo Real

Antes: Decisões de crédito baseadas em modelos estáticos atualizados trimestralmente Depois: Modelos atualizados diariamente com scoring em tempo real (<50ms) na API

Recomendação Personalizada

Antes: Recomendações genéricas batch processadas overnight Depois: Recomendações personalizadas em tempo real baseadas em comportamento do usuário

Detecção de Fraude

Antes: Análise reativa de fraudes detectadas dias depois Depois: Detecção proativa em tempo real com accuracy >95%

Previsão de Demanda

Antes: Forecasting manual em Excel por analistas Depois: Modelos automáticos de forecasting atualizados diariamente

Resultados Típicos

Produtividade de Data Scientists:

• 80% redução em tempo gasto com data engineering
• 10x aumento em número de experimentos executados
• Modelos em produção em dias ao invés de meses

Qualidade de Modelos:

• 20-30% melhoria em accuracy (mais dados + mais experimentos)
• Eliminação de training-serving skew via Feature Store
• Modelos sempre atualizados (re-training automatizado)

Impacto de Negócio:

• Decisões mais inteligentes baseadas em ML real-time
• Novos produtos data-driven antes impossíveis
• Diferenciação competitiva através de AI

Stack Tecnológico

Data Layer:

• Delta Lake: Storage ACID-compliant
• Apache Spark: Processamento distribuído
• Apache Kafka: Streaming data ingestion

ML Platform:

• Databricks ML ou Kubeflow
• MLflow: Experiment tracking e model registry
• Feature Store: Tecton, Feast, ou Databricks Feature Store

Serving:

• Model serving: Seldon, KServe, ou Databricks Model Serving
• Real-time APIs: FastAPI + Kubernetes
• Streaming ML: Spark Structured Streaming

MLOps:

• CI/CD: GitHub Actions, GitLab CI
• Infrastructure as Code: Terraform
• Monitoring: Prometheus + Grafana

Aceleração com Techrom

Semanas 1-4: Data Foundation

• Setup de lakehouse architecture
• Ingestão de fontes de dados críticas
• Validação de data quality

Semanas 5-8: Feature Store & MLOps

• Implementação de feature store
• Setup de MLflow e model registry
• Pipelines de CI/CD para ML

Semanas 9-12: Primeiro Modelo em Produção

• Migração de modelo piloto para nova plataforma
• Real-time serving infrastructure
• Monitoring e alerting

Mês 4+: Scale & Optimization

• Migração de modelos adicionais
• Otimização de custos e performance
• Transfer de conhecimento para equipe

Por Que Techrom?

• Especialistas em ML Infrastructure: Não apenas cientistas de dados, mas engenheiros que constroem plataformas
• Experiência multi-cloud: AWS SageMaker, Azure ML, Databricks, GCP Vertex AI
• Abordagem pragmática: Focamos em colocar modelos em produção, não apenas POCs
• Transfer de conhecimento: Capacitamos sua equipe para manter plataforma