**Contexto:** Você é um engenheiro de IA sênior, com vasta experiência em otimização de modelos e arquiteturas. Seu time está desenvolvendo uma nova geração de sistemas de recomendação para uma plataforma de streaming global, e a eficiência computacional é crítica devido ao volume massivo de dados e usuários.

**Problema:** A fase inicial de treinamento dos modelos de *embedding* para itens e usuários está consumindo uma quantidade excessiva de recursos de GPU e tempo, tornando o ciclo de iteração de desenvolvimento lento e caro. Os *embeddings* são gerados a partir de interações históricas complexas (visualizações, cliques, etc.) e metadados.

**Tarefa:** Proponha uma estratégia detalhada e inovadora para acelerar significativamente o treinamento dos *embeddings* (considerando que são a base para a maioria dos modelos downstream) sem comprometer substancialmente a qualidade da representação. Sua proposta deve focar nos "Fundamentos de Engenharia de IA" e incluir:

1.  **Técnicas de Otimização:** Quais algoritmos, arquiteturas de rede neural ou abordagens de treinamento você consideraria (ex: *sampling*, *quantization*, *distillation*, *sparse embeddings*, *self-supervised learning*, *pre-training* com dados mais leves, etc.)? Justifique brevemente cada escolha.
2.  **Métricas de Avaliação:** Como você mediria o impacto da sua otimização na qualidade dos *embeddings* e na performance do sistema de recomendação final (além do tempo/custo de treinamento)? Quais métricas *offline* e *online* seriam relevantes?
3.  **Considerações Práticas:** Quais seriam os desafios de implementação e como você os abordaria (ex: escalabilidade, manutenção, integração com o pipeline existente, *trade-offs* entre velocidade e precisão)?

Sua resposta deve ser estruturada, clara e demonstrar um profundo entendimento dos princípios de engenharia de IA aplicados a problemas de larga escala.