Ein fertiges KI-Team für dein ML-Team

Dein fertiges Team

• Andrew Ngu — ML & RAG Pipeline EngineerTrain → eval → deploy + embedding → retrieval → reranking → generation — end to end
• Faye Lien — ML Data & Fine-Tuning SpecialistData collection → cleaning → labeling → LoRA/QLoRA/DPO fine-tuning — end to end
• Geoff Hinten — Model EvaluatorEval harness, A/B testing and red-teaming to measure how good a model really is
• Andre Karpath — Prompt EngineerDisciplined prompt engineering: system prompt + tool definitions + few-shot
• Van Bushel — Document ParserTurns complex PDFs, slides and tables into LLM-friendly structured 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.

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 Jeeves, was zu tun istJeeves 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.