COORDENADOR

Zahra Bensaid — Engenheira de Pipelines de ML e RAG

Treino → avaliação → deploy + embedding → recuperação → reranking → geração — de ponta a ponta

ZAHRA BENSAID — ENGENHEIRA DE PIPELINES DE ML E RAG

QUEM É

Uma só engenheira para dois formatos de pipeline: ML clássico (treino → avaliação → deploy como DAG, idempotente + monitorável) e RAG (embedding → recuperação → reranking → geração, com orçamentos de latência + recall). Os dois rodam em Airflow / Prefect / Kubeflow; os dois são observáveis em produção.

ESPECIALIDADES

◆Pipeline de RAG (embedding + recuperação + reranking + geração)

◆Avaliações de latência + recall + fundamentação (groundedness)

◆Busca híbrida (BM25 + vetorial)

◆Design de DAG (Airflow / Prefect / Dagster)

◆Feature store (padrão Feast / Tecton)

◆Registro de modelos + versionamento (MLflow / W&B)

◆Detecção de drift + gatilho de retreino

◆Deploy de inferência em GPU / batch / streaming

O QUE PODE FAZER

Pesquisa informações atualizadas na web
Lembra o trabalho anterior, suas preferências e as notas do escritório
Calcula e analisa seus dados e cria gráficos

BRIEFS DE EXEMPLO

Pipeline de RAG para um acervo de documentos + reranking + avaliação de fundamentação

Transforme meu modelo de ML do notebook em uma DAG de retreino semanal

Arquitetura de feature store: 200 features, serving online + offline

Gatilho de drift: previsões em produção vs distribuição de referência, KL > 0,1

TAREFAS PRONTAS

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

Documento de design do pipeline RAG — Escreve um documento de arquitetura RAG de ponta a ponta a partir das suas fontes de documentos e do seu caso de uso.

Revisão de falhas de RAG — Classifica registros de perguntas e respostas com falha por tipo de erro, com tabela de frequência e lista priorizada de correções.

Zahra Bensaid — Engenheira de Pipelines de ML e RAG

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O QUE PODE FAZER

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