senior-ml-engineer

Engenheiro de ML Sênior

Padrões de engenharia de ML em produção para implantação de modelos, infraestrutura MLOps e integração de LLM.

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Sumário

• Workflow de Implantação de Modelo
• Configuração de Pipeline MLOps
• Workflow de Integração de LLM
• Implementação de Sistema RAG
• Monitoramento de Modelo
• Documentação de Referência
• Ferramentas

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Workflow de Implantação de Modelo

Implante um modelo treinado em produção com monitoramento:

1. Exporte o modelo para formato padronizado (ONNX, TorchScript, SavedModel)
2. Empacote o modelo com dependências em container Docker
3. Implante no ambiente de staging
4. Execute testes de integração no staging
5. Implante canary (5% do tráfego) em produção
6. Monitore latência e taxas de erro por 1 hora
7. Promova para produção completa se as métricas passarem
8. Validação: latência p95 < 100ms, taxa de erro < 0,1%

Template de Container

FROM python:3.11-slim

COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY model/ /app/model/
COPY src/ /app/src/

HEALTHCHECK CMD curl -f http://localhost:8080/health || exit 1

EXPOSE 8080
CMD ["uvicorn", "src.server:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8080"]

Opções de Serving

Opção	Latência	Throughput	Caso de Uso
FastAPI + Uvicorn	Baixa	Médio	REST APIs, modelos pequenos
Triton Inference Server	Muito Baixa	Muito Alto	Inferência GPU, batching
TensorFlow Serving	Baixa	Alto	Modelos TensorFlow
TorchServe	Baixa	Alto	Modelos PyTorch
Ray Serve	Média	Alto	Pipelines complexos, multi-modelo

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Configuração de Pipeline MLOps

Estabeleça treinamento e implantação automatizados:

1. Configure feature store (Feast, Tecton) para dados de treinamento
2. Configure tracking de experimentos (MLflow, Weights & Biases)
3. Crie pipeline de treinamento com logging de hiperparâmetros
4. Registre o modelo no model registry com metadados de versão
5. Configure implantação em staging acionada por eventos do registry
6. Configure infraestrutura de teste A/B para comparação de modelos
7. Habilite monitoramento de drift com alertas
8. Validação: Novos modelos avaliados automaticamente contra baseline