Kubeflow
Plataforma de ML baseada em Kubernetes para orquestrar todo o ciclo de vida de Machine Learning — treinamento, servindo modelos e pipelines.
Analogia
Kubeflow é como o Kubernetes do Machine Learning — usa a mesma infraestrutura de containers para gerenciar experimentos de ML, treinamento distribuído e deploy de modelos.
Contextos de uso
Iniciante
Usa o Notebook Server e cria pipelines básicos com Kubeflow Pipelines.
Intermediário
Configura distribuição de treinamento com TFJob/PyTorchJob, usa KServe.
Avançado
Projeta plataformas MLOps completas em Kubernetes multi-tenant com Kubeflow.
Cargos que usam Kubeflow
Engenheiro de Machine Learning
A ponte entre ciência de dados e engenharia de software. Pega modelos de ML criados por cientistas e os faz funcionar em produção de forma confiável e em escala.
Engenheiro de Plataforma
Constrói e mantém a 'plataforma interna' que outros desenvolvedores usam para entregar software. Focado em experiência do desenvolvedor e produtividade do time.
Cientista de Dados
Usa estatística, programação e técnicas de machine learning para extrair insights profundos dos dados e construir modelos preditivos.
Engenheiro MLOps
Conecta o mundo da ciência de dados com a operação em produção. Garante que modelos de machine learning sejam treinados, publicados, monitorados e atualizados com segurança.
Tecnologias relacionadas
Kubernetes
DevOps/InfraKubernetes é como o gerente de uma cozinha industrial — ele decide quantos cozinheiros (contêineres) precisam trabalhar em cada momento e substitui os que ficam doentes.
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Desenvolvedor Java, Desenvolvedor Go (Golang), Engenheiro DevOps
MLflow
IA & MLMLflow é como um caderno de laboratório digital para cientistas de dados — registra cada experimento ('tentei com X parâmetros, obtive Y resultado') para que nada se perca.
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Engenheiro MLOps
Python
LinguagemPython é como o canivete suíço das linguagens de programação — serve para quase tudo e é fácil de usar.
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Desenvolvedor Python, Desenvolvedor Full Stack Python, Analista de Dados
TensorFlow
DadosTensorFlow é como o cérebro artificial — você o treina com muitos exemplos e ele aprende a reconhecer padrões, como identificar rostos em fotos.
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Cientista de Dados, Engenheiro de Machine Learning
Docker
DevOps/InfraDocker é como uma marmita — você embala a refeição com tudo dentro (comida, talher, molho) e ela chega igual para qualquer pessoa, em qualquer lugar.
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Amazon SageMaker
IA & MLSageMaker é como uma fábrica completa de modelos de IA na nuvem — tem linha de montagem (treinamento), controle de qualidade (avaliação) e distribuição (deploy) tudo integrado.
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