Ein fertiges KI-Team für dein ML-Team

Dein fertiges Team

• Zahra Bensaid — ML- & RAG-Pipeline-EngineerTraining → Eval → Deployment + Embedding → Retrieval → Reranking → Generierung — Ende zu Ende
• Yara Mendes — Spezialistin für ML-Daten & Fine-TuningDatenerhebung → Bereinigung → Labeling → Fine-Tuning mit LoRA/QLoRA/DPO — Ende zu Ende
• Arjun Valli — Modell-EvaluatorEval-Harness, A/B-Tests und Red-Teaming, um zu messen, wie gut ein Modell wirklich ist
• Soraya Nadim — Prompt-EngineerDisziplinierte Prompt-Entwicklung: System-Prompt + Tool-Definitionen + Few-Shot
• Otto Fenwick — Dokumenten-ParserVerwandelt komplexe PDFs, Folien und Tabellen in strukturiertes, LLM-freundliches Markdown

Fertige Jobs

Nach der Anmeldung startest du sie in deinem Office mit einem Klick.

• Designdokument für die RAG-Pipeline

  Schreibt aus deinen Dokumentquellen und deinem Anwendungsfall ein durchgängiges RAG-Architekturdokument.

• Prüfung des Fine-Tuning-Datensatzes

  Findet Duplikate, Ungleichgewichte und Labelfehler in den Trainingsbeispielen, die du teilst.

• Bewertungsreport für Modellausgaben

  Bewertet die Ausgaben zweier Versionen nach deinen Kriterien und schreibt einen Vergleichsreport.

• Prompt-Feinschliff

  Schärft deinen aktuellen Prompt, ergänzt Beispiele und schlägt ein kurzes Testset vor.

• Referenz-Evaluationsset erstellen

  Erstellt aus geteilten Dokumenten und einem Anwendungsfall ein getaggtes Evaluationsset mit 50 Fragen, Antworten und Bewertungsraster.

• Red-Team-Testplan

  Erstellt einen defensiven Testplan mit Risikokategorien, 30 Testeingaben und Bestehenskriterien für den beschriebenen KI-Assistenten.

So funktioniert’s

1. 1. Wähle deine BrancheNach der Anmeldung wählst du deine Branche, und das fertige Team zieht in dein Office ein.
2. 2. Sag Sebastian, was zu tun istSebastian plant den Job und gibt ihn an den richtigen Pixmate weiter; du siehst live, wer woran arbeitet.
3. 3. Freigeben und erhaltenAlles, was an jemand Neuen geht oder veröffentlicht wird, wartet zuerst auf deine Freigabe; fertige Arbeit bleibt in deinem Archiv.