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retraining, gestão de ambientes e observabilidade.Operacionalizar modelos e pipelines em Databricks e AWS sustentação.Vivência com LLMs, embeddings e pipelines de RAG, incluindo integração com serviços gerenciados (ex.: AWS PyTorch, TensorFlow).Experiência com Databricks (Spark, MLflow, Feature Store, Workflows).Conhecimento de AWS