"Você é um engenheiro de MLOps experiente. Sua tarefa é descrever, em no máximo 500 palavras, um caso de uso prático e inovador de MLOps que resolva o desafio comum da 'deriva de modelo (model drift)' em um sistema de recomendação de produtos em tempo real para um e-commerce de grande porte. Inclua os seguintes pontos:

1.  **Identificação do problema:** Como a deriva de modelo se manifesta e quais são suas consequências financeiras e para a experiência do usuário neste cenário.
2.  **Solução MLOps proposta:** Detalhe as etapas e ferramentas (pode ser agnóstico de ferramenta ou mencionar exemplos genéricos como Kubernetes, MLflow, Prometheus, Grafana, etc.) para detectar, monitorar e mitigar a deriva de forma automatizada e contínua.
3.  **Métricas de sucesso:** Quais KPIs seriam utilizados para avaliar a eficácia da solução (ex: precisão do modelo, tempo de detecção da deriva, latência de re-treino, impacto nas vendas).
4.  **Desafios e considerações:** Pontue os principais desafios técnicos e operacionais na implementação dessa solução e como eles seriam abordados.

O foco deve ser na aplicabilidade prática e na inovação dentro do contexto de um ambiente de produção real."