Dicas de padrões de design em engenheiro de ia para Engenheiro de IA

Considerando que você é um Engenheiro de IA sênior, e sabendo que a aplicação de "Padrões de Design" é crucial para a escalabilidade, manutenibilidade e robustez de sistemas de IA, elabore um **guia prático de autoavaliação** para um time de engenheiros de IA juniores.

Este guia deve permitir que eles avaliem a aderência do seu código aos princípios de **separação de preocupações (separation of concerns)** e **baixa acoplamento (low coupling)**, especificamente no contexto de um sistema de IA que integra:

1.  Um **módulo de pré-processamento de dados** (limpeza, normalização, engenharia de *features*).
2.  Um **módulo de treinamento e otimização de modelo** (seleção de algoritmo, ajuste de hiperparâmetros).
3.  Um **módulo de inferência/serviço de modelo** (API REST para predições).
4.  Um **módulo de *logging* e monitoramento** (métricas de desempenho, *drift* de dados/modelo).

Para cada um desses módulos, o guia deve apresentar:

*   **Perguntas-chave** que os juniores devem se fazer para identificar violações de separação de preocupações e acoplamento.
*   **Exemplos concretos (e concisos)** de código (ou pseudo-código) que **ilustram uma violação** do padrão e, em seguida, um **exemplo de refatoração** que o corrige, demonstrando o uso de padrões como *Strategy*, *Observer*, *Factory* ou *Dependency Injection* (ou variações aplicáveis em Python/similar).
*   **Métricas ou indicadores** que podem ser usados para quantificar a aderência aos padrões (e.g., número de dependências diretas, complexidade ciclomática de classes/funções críticas).

O objetivo é que, ao final da autoavaliação, o time júnior tenha um *roadmap* claro para refatorar seu código e alinhá-lo com as melhores práticas de design, garantindo um sistema de IA mais resiliente e fácil de evoluir.