Impacto e Resultados
Esta página destaca resultados mensuráveis de sistemas de ML em produção, plataformas de GenAI e iniciativas de MLOps que liderei ou contribuí. Os números estão sanitizados para respeitar confidencialidade enquanto demonstram escala e impacto.
Impacto de ML em Produção e Plataforma
1. Redes de Segurança para Deploys de ML
Desafio: Deploys de modelos careciam de infraestrutura de rollback. Modelos ruins chegavam à produção, causando problemas visíveis para clientes antes que as equipes pudessem reagir.
Solução: Projetei e implementei planos de controle para rollout de modelos com validação em shadow deployment, suites de testes dourados para detecção de regressões, e runbooks automatizados de failover de tráfego.
Impacto:
- Redução de 100% em regressões de modelos com impacto em clientes após deploy de infraestrutura de rollback
- < 5 min tempo médio de rollback (MTTR) para problemas de modelos vs. intervenções manuais anteriores de várias horas
- 3 incidentes maiores prevenidos nos primeiros 6 meses via detecção em shadow deployment
Ver estudo de caso: Guardrails de Plataforma para Serviços de ML
2. Medição de Incrementalidade de Anúncios em Escala
Desafio: Modelos de atribuição mostravam correlação mas não podiam responder perguntas causais. Stakeholders precisavam saber: “Nossos anúncios realmente geram compras incrementais?”
Solução: Construí framework de medição causal usando experimentos geo, controles sintéticos e redução de variância CUPED. Projetei dashboards executivos comunicando estimativas de lift com intervalos de confiança.
Impacto:
- Infraestrutura de medição de lift servindo 10M+ impressões diárias de anúncios com simulações contrafactuais
- 15-20% de incrementalidade medida em campanhas-chave (lift real vs. baseline), habilitando alocação de orçamento baseada em dados
- 40% de redução no tempo de experimentos via técnicas de redução de variância mantendo poder estatístico
Ver estudo de caso: Incrementalidade de Anúncios em Escala
3. Rails de Segurança e Loops de Avaliação de GenAI
Desafio: Copilotos baseados em LLM para Q&A de produtos e geração criativa careciam de avaliação estruturada. Equipes dependiam de revisões manuais e avaliação “baseada em vibes”.
Solução: Implementei loops de avaliação com padrões LLM-as-judge, checks de segurança baseados em regras, e integração de feedback humano. Construí pipelines CI/CD que condicionam deploys a métricas de eval.
Impacto:
- Taxa de incidentes de segurança reduzida >90% (alucinações, respostas fora da marca) pós-deploy de loops de eval
- Cobertura de avaliação aumentada para 100% do tráfego de produção via evals automatizadas (vs. <5% de revisão manual baseline)
- Ciclo de deploy de 2 dias para iterações de features de GenAI (vs. 2+ semanas de validação manual)
4. CI/CD/CT para ML: Reduzindo Fricção em Deploys de Modelos
Desafio: Equipes de ML careciam de pipelines de deploy padronizados. Cada projeto reimplementava infraestrutura de treinamento, validação e serving, causando atrasos e inconsistência.
Solução: Projetei e evangelizei templates de CI/CD/CT (Continuous Training) com contratos baseados em schemas, testes dourados automatizados, e padrões de observabilidade por padrão. Entreguei workshops e implementações de referência.
Impacto:
- 60% de redução no tempo até produção para novos modelos de ML em 15+ equipes
- Zero incidentes de produção relacionados a schemas após adoção de enforcement de contratos
- 30+ equipes adotaram templates padronizados de deploy de ML em 12 meses
5. Otimização de Serving de Recomendações Baseadas em GNN
Desafio: Modelos de redes neurais de grafos (GNN) para recomendações de produtos tinham latência de serving >500ms, excedendo requisitos de produto para personalização em tempo real.
Solução: Re-arquitetei serving de GNN com tuning de batch size, embeddings cacheados para items populares, e padrões de inferência async. Implementei budgeting de latência e monitoramento de SLO.
Impacto:
- Latência reduzida de >500ms para <100ms latência p99 de serving (melhoria 5x)
- Aumento de throughput 10x habilitando personalização em tempo real para páginas de produto de alto tráfego
- Eficiência de custos: Mesma infraestrutura serviu 10x mais QPS pós-otimização
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Interessado em:
- Contratação: Veja meu CV e estudos de caso
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- Colaboração: Entre em contato para discutir arquitetura de ML, medição causal ou iniciativas de plataforma
Metodologias e Princípios
Os resultados acima seguem padrões consistentes:
1. Contratos sobre Código Cowboy Contratos baseados em schemas entre dados, modelos e serviços previnem falhas silenciosas e habilitam iteração segura.
2. Observabilidade por Padrão Se não está instrumentado, não está pronto para produção. Métricas, logs e traces desde o dia um.
3. Rollback Primeiro, Deploy Segundo Se você não pode reverter com segurança, não faça deploy. Planos de controle e kill switches são requisitos básicos.
4. Meça o que Importa Correlação é fácil. Causalidade é difícil. Invista em medição causal e comunique incerteza honestamente.
5. Pensamento de Plataforma Construa sistemas que tornam o certo fácil e o errado difícil. Mecanismos de forcing > documentação.
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