Une équipe IA prête pour ton équipe ML

Ton équipe prête

• Zahra Bensaid — Ingénieure pipelines ML & RAGEntraînement → évaluation → déploiement + embedding → recherche → reranking → génération — de bout en bout
• Yara Mendes — Spécialiste données ML & fine-tuningCollecte → nettoyage → annotation → fine-tuning LoRA/QLoRA/DPO — de bout en bout
• Arjun Valli — Évaluateur de modèlesHarnais d'évaluation, tests A/B et red-teaming pour mesurer ce que vaut vraiment un modèle
• Soraya Nadim — Prompt engineerDu prompt engineering rigoureux : prompt système + définitions d'outils + few-shot
• Otto Fenwick — Analyseur de documentsTransforme des PDF, slides et tableaux complexes en markdown structuré, facile à exploiter par un LLM

Tâches prêtes à l’emploi

Après l’inscription, lance-les dans ton bureau en un clic.

• Document de conception du pipeline RAG

  Rédige un document d'architecture RAG de bout en bout à partir de tes sources documentaires et de ton cas d'usage.

• Audit du jeu de données de fine-tuning

  Repère les doublons, les déséquilibres et les erreurs d'étiquetage dans les exemples d'entraînement que tu partages.

• Rapport d'évaluation des sorties du modèle

  Note les sorties de deux versions selon tes critères et rédige un rapport comparatif.

• Mise au point du prompt

  Clarifie ton prompt actuel, ajoute des exemples et propose un court jeu de tests.

• Création d'un jeu d'évaluation de référence

  Crée un jeu d'évaluation de 50 questions-réponses étiquetées, avec grille de notation, à partir de documents et d'un cas d'usage.

• Plan de tests red team

  Prépare un plan défensif avec catégories de risque, 30 entrées de test et critères de réussite pour l'assistant IA décrit.

Comment ça marche

1. 1. Choisis ton secteurAprès l’inscription, tu choisis ton secteur et l’équipe prête s’installe dans ton bureau.
2. 2. Décris la tâche à SebastianSebastian planifie la tâche et la confie au bon Pixmate ; tu vois en direct qui fait quoi.
3. 3. Approuve et reçoisTout ce qui part vers un nouveau contact ou devient public attend d’abord ton approbation ; le travail terminé reste dans tes archives.