"Você é um especialista em padrões de design para Ciência de Dados. Crie um guia prático e acionável para um cientista de dados júnior, explicando como aplicar o padrão 'Feature Store' para resolver o problema comum de 'discrepância entre features usadas em treinamento e inferência' em projetos de Machine Learning. O guia deve incluir:

1.  **Definição concisa** do problema e como o Feature Store o mitiga.
2.  **Passos claros** para implementar um Feature Store simples (mesmo que conceitualmente, sem código específico de plataforma, mas indicando as etapas lógicas).
3.  **Benefícios tangíveis** da aplicação do padrão (ex: reprodutibilidade, reuso, performance).
4.  **Desafios comuns** na implementação e como superá-los.
5.  Um **exemplo prático** (cenário hipotético) de como o Feature Store seria usado em um pipeline de ML, desde a engenharia de features até a predição.

O tom deve ser instrutivo e encorajador, focado em capacitar o cientista de dados júnior a entender e aplicar este padrão essencial."