Um time de IA pronto para sua equipe de ML

Seu time pronto

• Zahra Bensaid — Engenheira de Pipelines de ML e RAGTreino → avaliação → deploy + embedding → recuperação → reranking → geração — de ponta a ponta
• Yara Mendes — Especialista em Dados de ML e Fine-TuningColeta → limpeza → rotulagem → fine-tuning com LoRA/QLoRA/DPO — de ponta a ponta
• Arjun Valli — Avaliador de ModelosHarness de avaliação, testes A/B e red teaming para medir o quanto um modelo é bom de verdade
• Soraya Nadim — Engenheira de PromptEngenharia de prompt com disciplina: system prompt + definições de ferramentas + few-shot
• Otto Fenwick — Processador de DocumentosTransforma PDFs, slides e tabelas complexos em markdown estruturado, pronto para LLMs

Trabalhos prontos

Depois do cadastro, você os inicia no seu escritório com um clique.

• 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.

• Auditoria do dataset de fine-tuning

  Encontra duplicatas, desequilíbrios e erros de rótulo nos exemplos de treinamento que você compartilha.

• Relatório de avaliação das saídas do modelo

  Pontua as saídas de duas versões segundo os seus critérios e escreve um relatório comparativo.

• Ajuste do prompt

  Deixa seu prompt atual mais claro, adiciona exemplos e propõe um pequeno conjunto de testes.

• Criação de um conjunto de avaliação de referência

  Cria um conjunto de avaliação de 50 perguntas e respostas etiquetadas, com rubrica, a partir de documentos e um caso de uso.

• Plano de testes de red team

  Prepara um plano defensivo com categorias de risco, 30 entradas de teste e critérios de aprovação para o assistente de IA descrito.

Como funciona

1. 1. Escolha seu setorDepois do cadastro, você escolhe seu setor e o time pronto se instala no seu escritório.
2. 2. Conte o trabalho ao SebastianO Sebastian planeja o trabalho e o entrega ao Pixmate certo; você vê ao vivo quem está fazendo o quê.
3. 3. Aprove e recebaTudo o que vai para alguém novo ou é publicado espera primeiro sua aprovação; o trabalho pronto fica no seu arquivo.