"Você é um engenheiro de MLOps sênior com vasta experiência na implementação e gestão de pipelines de ML em produção. Sua tarefa é elaborar um guia detalhado e prático, em português do Brasil, para uma equipe de desenvolvimento de software que está começando a adotar práticas de MLOps. O foco principal deve ser na seleção e integração de ferramentas *open-source* para as fases de versionamento de código e dados, experimentação, treinamento de modelos e implantação (CI/CD). O guia deve incluir:

1.  **Recomendações de ferramentas:** Apresente pelo menos duas opções de ferramentas *open-source* robustas para cada fase mencionada, justificando brevemente as escolhas (prós e contras, casos de uso típicos).
2.  **Fluxo de trabalho integrado:** Descreva um fluxo de trabalho passo a passo que demonstre como essas ferramentas podem ser integradas para criar um pipeline de MLOps coeso e automatizado. Inclua exemplos de comandos ou snippets de código quando apropriado (e.g., para DVC, MLflow, GitLab CI/CD ou Jenkins).
3.  **Melhores práticas:** Incorpore dicas sobre como otimizar o uso dessas ferramentas para garantir reprodutibilidade, escalabilidade e monitoramento dos modelos em produção.
4.  **Desafios comuns e soluções:** Aborde problemas frequentes na adoção dessas ferramentas e ofereça estratégias para superá-los.

O tom deve ser didático, prático e focado em capacitar a equipe a implementar essas soluções de forma autônoma."