Resumo Executivo
Compass, fintech de crédito consignado, tinha cientistas de dados mas modelos nunca chegavam a produção. Techrom implementou plataforma ML end-to-end que habilitou credit scoring real-time e transformou capacidades analíticas.
Desafios
- Cientistas gastavam 80% do tempo com data engineering
- Modelos desenvolvidos em notebooks nunca produtizados
- Impossibilidade de scoring real-time (necessário para UX)
- Training-serving skew gerava predições incorretas
Solução
Plataforma ML completa:
- Feature Store: Features consistentes em training e serving
- MLflow: Experiment tracking e model registry
- Real-time serving: APIs de baixa latência (<50ms)
- MLOps: CI/CD automatizado para modelos
Resultados
- Deploy de modelos: Meses → 3 dias
- Latência de credit scoring: Batch overnight → <50ms real-time
- Model accuracy: +20% (mais dados + mais experimentos)
- Produtividade: 10x mais experimentos por cientista