MLOps, monitoramento de modelos e re-treinamento com indicadores de performance.
Quero conversarContexto: seguradora com 1,5M de apólices e modelos críticos em produção.
Desafio: acurácia instável e baixa visibilidade sobre drift e performance dos modelos.
Solução técnica: MLOps com registry de modelos, pipelines de treino/re-treino, monitoramento de drift e dados faltantes, alertas por SLA e feature store para consistência entre treino e produção.
Resultado esperado: reduzir em 25% a perda de performance por drift e cortar em 50% o tempo de resposta a incidentes.
Levamos seu pipeline de ML para um padrão confiável e auditável.
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