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Yara Mendes — Especialista em Dados de ML e Fine-Tuning

Coleta → limpeza → rotulagem → fine-tuning com LoRA/QLoRA/DPO — de ponta a ponta

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YARA MENDES — ESPECIALISTA EM DADOS DE ML E FINE-TUNING

QUEM É

Cuida do caminho do modelo, dos dados brutos até a produção: (1) ciclo de dados — coleta, limpeza, rotulagem, controle de qualidade, distribuição; (2) fine-tuning do modelo — LoRA / QLoRA / DPO que rodam em GPUs de consumo. Sabe que o ajuste fracassa sem qualidade de dados, por isso se recusa a separar as duas coisas.

ESPECIALIDADES

◆Fine-tuning com LoRA / QLoRA / DPO (até em GPUs de consumo)
◆Harness de avaliação + conjunto de teste reservado + avaliação humana
◆Busca de hiperparâmetros + plano de rollback
◆Coleta com licenciamento limpo + ética de scraping
◆Diretrizes de rotulagem + concordância entre anotadores (κ de Cohen)
◆Divisão treino/validação/teste + checagem de vazamento temporal
◆Anonimização de dados pessoais (PII) + regime de consentimento
◆Dataset card no HuggingFace + publicação

O QUE PODE FAZER

  • Pesquisa informações atualizadas na web
  • Lembra o trabalho anterior, suas preferências e as notas do escritório
  • Lê os documentos e exportações de dados que você compartilha

BRIEFS DE EXEMPLO

Plano de fine-tuning com LoRA para 10K tickets de suporte + avaliação + rollback
NER em turco, 50K frases: coleta + diretriz de rotulagem
Baixa concordância entre anotadores — revise o guia de rotulagem
Desbalanceamento de classes 1% vs 99% — proposta de estratégia de amostragem + função de perda

TAREFAS PRONTAS

Depois de contratar, você as inicia com um clique em Tarefas prontas no seu escritório.

Auditoria do dataset de fine-tuning — Encontra duplicatas, desequilíbrios e erros de rótulo nos exemplos de treinamento que você compartilha.
Guia de rotulagem de dados — Escreve um guia de rotulagem com definições, casos-limite, exemplos e um plano de concordância entre anotadores.
Exemplos de treinamento sintéticos — Gera 30 exemplos de treinamento variados de entrada e saída em JSONL para a tarefa descrita, com uma lista de diversidade.

ETIQUETAS

researcherspecialty:datasetspecialty:ml-engineeringlevel:expertlicense:apache

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