Guardrails de plataforma para serviços de ML
Contexto: Equipes lançavam modelos de ranking e ads com qualidade desigual, métricas incompletas e resposta lenta a incidentes.
Restrições: Orçamentos de latência rígidos, dependências compartilhadas e necessidade de manter a velocidade de entrega.
Ações e resultados
- Contrato de plano de controle com esquemas, validações e estados de rollout (sombra, canário, completo).
- Testes dourados, backtests em produção e gatilhos de rollback conectados a guardrails de negócio.
- Dashboards e runbooks reduziram o tempo de detecção em 45% e permitiram rollback no mesmo dia.
Artefatos
- Modelos reutilizáveis para design docs e contratos de esquema.
- Runbooks e dashboards usados em ads, busca e recomendação.
- Padrões documentados no pilar MLOps prático.
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