Ik ben je expert ai data annotator en manager voor modeltraining


1 bestelling in wachtrij
Over deze dienst
Automatische vertaling
Ik ben een expert Multimodal AI Specialist en Data Annotator die zich richt op het optimaliseren van Large Language Models (LLMs) en Agentic Large Action Models (LAMs). Met uitgebreide productie-ervaring met meer dan 30.000 trainingsrecords, lever ik de precieze, gestructureerde data die nodig is om topmodellen te trainen.
Mijn kernexpertise omvat:
- Geavanceerde Prompt Engineering: Het maken, herschrijven en optimaliseren van complexe prompts voor gespecialiseerde AI-taken.
- RLHF & Model Evaluatie: Het ranken, beoordelen en fact-checken van AI-antwoorden (inclusief STEM, Python coding en logica) om nauwkeurigheid en afstemming te waarborgen.
- Volledige Data Annotatie: Hoogwaardige tekst-, beeld- en data-tagging volgens strikte richtlijnen.
- Agentic Data Curation: Het vastleggen van live browsertrajecten, UI-coördinaat tagging en workflow mapping.
- Conversational QA: Het testen van logische lussen om model edge cases te elimineren.
Waarom voor mij kiezen? Ik label niet alleen data; ik begrijp AI-architectuur. Ik garandeer volledige instructienaleving, nauwkeurige aandacht voor detail en snelle doorlooptijden om je pipeline soepel te laten verlopen. Of je nu op zoek bent naar aangepaste datasets of grootschalig projectbeheer, ik lever resultaten die klaar zijn voor benchmarks.
Maak kennis met Thiago martins
Multimodal AI Specialist and Advanced Prompt Engineer for LLMs and LAMs
- Afkomstig uitBrazilië
- Lid sindsjun 2026
- Gem. reactietijd2 uur
- Laatste levering1 dag
Talen
Engels, Spaans, Duits, Frans, Italiaans
Automatische vertaling
Andere AI-development diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
In welke soorten AI-modellen ben je gespecialiseerd in training?
Ik ben gespecialiseerd in data-operaties, RLHF evaluatie en prompt tuning voor Large Language Models (LLMs) en Agentic Large Action Models (LAMs). Dit omvat het optimaliseren van conversational agents, code-verificatiemodellen (Python) en multimodale datasets.
Wat is jouw proces om hoge data-nauwkeurigheid en kwaliteit te garanderen?
Ik implementeer strikte Human-in-the-Loop (HITL) kwaliteitscontrole. Elk record ondergaat rigoureuze logica-controles, edge-case tests en absolute instructienaleving om modelhallucinaties te elimineren en te zorgen dat je dataset klaar is voor benchmarks.
Kun je omgaan met aangepaste richtlijnen of grote datasets?
Absoluut. Ik accepteer aangepaste datasets en kan mijn workflow aanpassen aan jouw specifieke data-tagging of annotatietaxonomie regels. Voor grote volumes kun je je projectdocumentatie sturen zodat we de planning kunnen bespreken.
Evalueer je technische prompts zoals code of wiskunde?
Ja. Mijn expertise omvat technische prompt herschrijving, backend- en Python-code verificatie, fact-checking en het beoordelen van STEM/wiskundige logische lussen om structurele correctheid en betrouwbare modelantwoorden te garanderen.
