Arquiteto(a) de Machine Learning

ML Theory & Foundations

Por quê: Você raciocina sobre generalização ao escolher a capacidade do modelo para um problema novo, em vez de depender de tentativa e erro contra o conjunto de teste.

Statistical Foundations

Por quê: Você aplica raciocínio bayesiano ou de máxima verossimilhança para quantificar a incerteza de uma predição, o que importa quando o stakeholder pergunta quão confiante o modelo está.

Neural Network Fundamentals

Por quê: Você depura uma rede que não treina raciocinando sobre ativações, backpropagation e otimizador, em vez de mudar configurações ao acaso.

Deep Learning Architectures

Por quê: Você escolhe entre CNN, LSTM ou modelo baseado em atenção para um tipo de dado, ajustando a arquitetura à estrutura do problema.

Feature Engineering & Selection

Por quê: Você cria e seleciona features sabendo quais estarão disponíveis na hora do serving, evitando features que só existem no histórico.

Data Preparation & Quality

Por quê: Você monta checagens de validação de dados que rodam antes de cada treino, de modo que uma regressão de qualidade numa tabela de origem quebre uma checagem e não o modelo.

Model Serving & APIs

Por quê: Você expõe um modelo como API ou serviço de inferência com latência e contrato de entrada definidos, para que outro time integre sem ler seu código.

Model Monitoring & Observability

Por quê: Você monitora qualidade das predições, drift de dados e saúde do serviço após o lançamento, para saber de um modelo degradando por um dashboard e não pelos usuários.

Fairness & Bias Mitigation

Por quê: Você calcula métricas de fairness entre grupos e sinaliza uma disparidade no review, antes de liberar um modelo que trata grupos de forma diferente.

Explainability & Interpretability

Por quê: Você mostra quais features guiaram uma predição e a explica em linguagem simples a um revisor não técnico que precisa aprovar o modelo.