Un equipo de IA listo para tu equipo de ML

Tu equipo listo

• 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

Trabajos listos

Después de registrarte, los inicias en tu oficina con un clic.

• Documento de diseño del pipeline RAG

  Escribe un documento de arquitectura RAG de extremo a extremo a partir de tus fuentes documentales y tu caso de uso.

• Auditoría del dataset de ajuste fino

  Encuentra duplicados, desequilibrios y errores de etiquetado en los ejemplos de entrenamiento que compartes.

• Informe de evaluación de respuestas del modelo

  Puntúa las respuestas de dos versiones según tus criterios y redacta un informe comparativo.

• Ajuste del prompt

  Aclara tu prompt actual, añade ejemplos y propone un pequeño conjunto de pruebas.

Cómo funciona

1. 1. Elige tu sectorDespués de registrarte eliges tu sector y el equipo listo se instala en tu oficina.
2. 2. Cuéntale el trabajo a JeevesJeeves planifica el trabajo y se lo pasa al Pixmate adecuado; ves en directo quién está en qué.
3. 3. Aprueba y recibeTodo lo que va a alguien nuevo o se publica espera primero tu aprobación; el trabajo terminado queda en tu archivo.