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Capítulo 1.5 — Feature engineering e feature stores

🎯 Objetivo

Tratar features como artefatos de produto, não como detalhe técnico.

🧠 Conceito

Uma feature em produção tem:

  • definição (lógica computacional);
  • esquema (tipo, nullability, faixa);
  • proprietário;
  • SLA de freshness;
  • contrato com consumidores;
  • versionamento;
  • monitoramento.

Uma feature store (Feast, Tecton) separa:

  • Offline store - usado para treino e backfill.
  • Online store - usado para inferência de baixa latência.

A consistência entre os dois é a fonte mais comum de bugs sutis (point-in-time correctness).

🏗️ Padrões

  • Point-in-time correctness - features no momento do evento, não no momento da query.
  • Backfill controlado - recomputação de features históricas.
  • Lineage - qual feature deriva de qual.

🚨 Modos de falha

  • Treinar com snapshot atual e servir com feature defasada.
  • Definir feature em dois lugares (notebook e produção) e divergir.
  • Feature com leakage temporal sutil.

🧰 Exemplo prático relacionado (planejado)

  • EX-ML-02 - feature store mínima com Feast em modo local.

📌 Checklist

  • [ ] Features têm definição única e versionada?
  • [ ] Há paridade entre offline e online?
  • [ ] Há lineage e ownership?

📚 Referências