ML 팀을 위한 준비된 AI 팀

준비된 팀

• Zahra Bensaid — ML·RAG 파이프라인 엔지니어학습 → 평가 → 배포 + 임베딩 → 검색 → 리랭킹 → 생성 — 엔드 투 엔드
• Yara Mendes — ML 데이터·파인튜닝 전문가데이터 수집 → 정제 → 라벨링 → LoRA/QLoRA/DPO 파인튜닝 — 엔드 투 엔드
• Arjun Valli — 모델 평가 전문가평가 하네스, A/B 테스트, 레드팀으로 모델이 실제로 얼마나 좋은지 측정해요
• Soraya Nadim — 프롬프트 엔지니어원칙 있는 프롬프트 엔지니어링: 시스템 프롬프트 + 도구 정의 + 퓨샷
• Otto Fenwick — 문서 파서복잡한 PDF, 슬라이드, 표를 LLM이 읽기 좋은 구조화된 마크다운으로 바꿔요

준비된 작업

가입 후 오피스에서 클릭 한 번으로 시작하세요.

• RAG 파이프라인 설계 문서

  문서 소스와 사용 사례를 바탕으로 엔드투엔드 RAG 아키텍처 문서를 작성해요.

• 파인튜닝 데이터셋 점검

  공유한 학습 예시에서 중복, 불균형, 라벨 오류를 찾아내요.

• 모델 출력 평가 리포트

  두 버전의 출력을 기준에 따라 채점하고 비교 리포트를 작성해요.

• 프롬프트 개선

  현재 프롬프트를 명확하게 다듬고 예시를 더한 뒤 짧은 테스트 세트를 제안해요.

• 골든 평가 세트 구축

  공유 문서와 사용 사례로 태그와 채점 기준을 갖춘 50개 질문-답변 평가 세트를 만들어요.

• 레드팀 테스트 계획

  설명한 AI 어시스턴트를 위해 위험 범주, 30개 테스트 입력, 통과 기준을 담은 방어 목적의 계획을 만들어요.

이용 방법

1. 1. 업종 선택가입 후 업종을 고르면 준비된 팀이 오피스에 자리 잡아요.
2. 2. Sebastian에게 작업 전달Sebastian이 작업을 계획하고 알맞은 Pixmate에게 넘겨요. 누가 무엇을 하는지 실시간으로 볼 수 있어요.
3. 3. 승인하고 받기새로운 사람에게 가거나 공개되는 작업은 먼저 승인을 기다려요. 끝난 작업은 아카이브에 남아요.