Imagine que você é um engenheiro de MLOps sênior em uma empresa de tecnologia que desenvolveu um sistema de recomendação de produtos em larga escala. Recentemente, a equipe de vendas começou a relatar que as recomendações para *novos usuários* (aqueles que acabaram de se cadastrar e ainda não têm histórico de compras) estão inconsistentes e, em alguns casos, exibindo produtos irrelevantes ou repetidos. Isso não ocorria antes e está impactando negativamente a taxa de conversão.

Você suspeita que o problema está relacionado à pipeline de *feature engineering* para novos usuários ou à forma como o modelo lida com *cold starts*. O modelo principal é um sistema de recomendação híbrido que combina filtragem colaborativa e conteúdo, e é treinado diariamente. A infraestrutura de MLOps utiliza Kubernetes, MLflow para rastreamento de experimentos e modelos, e Prometheus/Grafana para monitoramento.

Sua tarefa é elaborar um guia detalhado e acionável para *troubleshooting* deste problema específico. O guia deve ser claro, conciso e prático, focado em identificar a causa raiz e propor soluções. Inclua os seguintes elementos:

1.  **Hipóteses Iniciais:** Quais são as 3-5 hipóteses mais prováveis para a causa do problema, dadas as informações?
2.  **Métricas e Logs a Investigar:** Quais métricas (do Prometheus/Grafana) e logs (da pipeline de dados, treinamento ou inferência) você verificaria primeiro para cada hipótese? Especifique o que buscar em cada um.
3.  **Ferramentas de MLOps a Utilizar:** Como você usaria o MLflow (ou outras ferramentas) para rastrear e comparar diferentes versões do modelo ou do pipeline que possam ter introduzido o bug?
4.  **Etapas de Reprodução e Isolamento:** Descreva um processo passo a passo para tentar reproduzir o erro em um ambiente controlado e isolar a parte da pipeline ou do modelo que está falhando.
5.  **Possíveis Soluções e Testes de Validação:** Para cada hipótese, quais seriam as soluções propostas? Como você validaria se a solução realmente resolveu o problema e não introduziu novos?
6.  **Prevenção Futura:** Que tipo de monitoramento adicional ou testes automat