Atuo em três frentes e todas partem do mesmo princípio: um resultado só vale o peso do seu processo gerador.
Auditoria de modelos preditivos em produção
O problema
Seu time construiu um modelo. As métricas de validação são boas. Ele está em produção e alimenta decisões. Mas ninguém testou se o desempenho medido resiste a escrutínio estatístico, e a suspeita de que algo não fecha nunca vira investigação formal porque não se sabe por onde começar.
O que eu faço
Submeto o modelo a testes desenhados para reprová-lo. Verifico vazamento temporal entre treino e validação. Corrijo a métrica pelo número real de tentativas feitas durante o desenvolvimento, o que quase sempre muda a conclusão. Testo o pipeline com rótulos embaralhados para detectar se ele fabrica sinal a partir de ruído. Confiro se o modelo não degenerou em constante. E calculo o ponto de equilíbrio econômico: quanto o modelo precisa acertar para que usá-lo seja melhor que não usar.
O que você recebe
Relatório com veredito claro, cada achado documentado com evidência reproduzível, e a instrumentação de validação instalada no seu repositório para uso contínuo.
Quando isso se aplica
Antes de colocar um modelo em produção. Depois que um modelo em produção começou a se comportar de forma estranha. Ou quando alguém precisa assinar embaixo de uma decisão que o modelo sustenta.
Pipelines de dados com rastreabilidade
O problema
Um número aparece num relatório e ninguém consegue reconstruir de onde ele veio. Os dados mudaram entre a análise de março e a de junho, e não há registro do que mudou. Alguém pergunta se um resultado é reprodutível e a resposta honesta é “provavelmente”.
O que eu faço
Construo pipelines onde cada dado carrega procedência e cada resultado pode ser refeito. Validação de esquema que falha ruidosamente em vez de propagar silenciosamente. Registro imutável de execuções, com checksums de artefatos. Versionamento de dados e de configuração, não só de código. Regra de disponibilidade temporal aplicada por mecanismo, não por disciplina manual.
O que você recebe
Pipeline em produção com auditoria embutida, documentação de arquitetura e capacidade demonstrável de reproduzir qualquer resultado passado.
Quando isso se aplica
Setores regulados, onde procedência é requisito. Times que cresceram rápido e perderam o controle da linhagem dos dados. Ou antes de uma auditoria externa, quando a pergunta “de onde veio esse número?” vai ser feita por alguém de fora.
Engenharia de dados
O problema
Os dados existem, mas espalhados em fontes que não conversam, com formatos inconsistentes e sem processo confiável de atualização. Todo mês alguém refaz manualmente o que deveria ser automático.
O que eu faço
Ingestão de fontes heterogêneas, incluindo arquivos oficiais mal documentados, APIs instáveis e documentos que precisam ser extraídos. Reconciliação entre fontes que deveriam concordar e não concordam. Orquestração em contêiner, com limites de recurso e comportamento previsível sob falha. Testes automatizados que verificam o dado, não só o código.
O que você recebe
Pipeline em funcionamento, testado, documentado, com o processo manual eliminado.
Quando isso se aplica
Quando o custo de manter o processo manual já superou o custo de automatizá-lo, o que costuma acontecer bem antes de alguém perceber.
Não sei de antemão se posso ajudar no seu caso. Descreva o problema e eu digo com franqueza se posso ser útil.