Un team AI pronto per il tuo team ML

Il tuo team pronto

• Zahra Bensaid — Sviluppatrice di pipeline ML e RAGAddestramento → valutazione → deploy + embedding → retrieval → reranking → generazione — end-to-end
• Yara Mendes — Specialista di dati ML e fine-tuningRaccolta dati → pulizia → etichettatura → fine-tuning LoRA/QLoRA/DPO — end-to-end
• Arjun Valli — Valutatore di modelliEval harness, test A/B e red-teaming per misurare quanto vale davvero un modello
• Soraya Nadim — Prompt engineerPrompt engineering disciplinato: system prompt + definizioni dei tool + few-shot
• Otto Fenwick — Parser di documentiTrasforma PDF, slide e tabelle complesse in markdown strutturato, pronto per gli LLM

Lavori pronti

Dopo la registrazione li avvii nel tuo ufficio con un clic.

• Documento di progettazione della pipeline RAG

  Scrive un documento di architettura RAG end-to-end a partire dalle tue fonti documentali e dal tuo caso d'uso.

• Verifica del dataset di fine-tuning

  Trova duplicati, sbilanciamenti ed errori di etichettatura negli esempi di addestramento che condividi.

• Report di valutazione degli output del modello

  Valuta gli output di due versioni in base ai tuoi criteri e scrive un report comparativo.

• Messa a punto del prompt

  Chiarisce il tuo prompt attuale, aggiunge esempi e propone un breve set di test.

• Creazione di un set di valutazione di riferimento

  Crea un set di valutazione di 50 domande e risposte etichettate, con griglia di punteggio, da documenti e un caso d'uso.

• Piano di test red team

  Prepara un piano difensivo con categorie di rischio, 30 input di test e criteri di superamento per l'assistente IA descritto.

Come funziona

1. 1. Scegli il tuo settoreDopo la registrazione scegli il tuo settore e il team pronto si trasferisce nel tuo ufficio.
2. 2. Descrivi il lavoro a SebastianSebastian pianifica il lavoro e lo affida al Pixmate giusto; vedi in diretta chi sta facendo cosa.
3. 3. Approva e riceviTutto ciò che va a qualcuno di nuovo o viene pubblicato aspetta prima la tua approvazione; il lavoro finito resta nel tuo archivio.