ProfilProfile
Positionnement clair “Senior AI Data Trainer” : rigueur, cognition, et livrables mesurables.Clear “Senior AI Data Trainer” positioning: rigor, cognition, measurable deliverables.
Des pages dédiées pour capter les recherches “AI trainer / AI data trainer / LLM evaluator” — avec des livrables concrets et une méthode claire. Dedicated pages to match “AI trainer / AI data trainer / LLM evaluator” queries — with concrete deliverables and a clear method.
Positionnement clair “Senior AI Data Trainer” : rigueur, cognition, et livrables mesurables.Clear “Senior AI Data Trainer” positioning: rigor, cognition, measurable deliverables.
Rubrics, scoring grids, scénarios, red‑teaming — pour fiabiliser un modèle et comprendre ses limites.Rubrics, scoring grids, scenarios, red‑teaming — to make a model reliable and map its limits.
Human‑in‑the‑loop, RLHF, conformité à l’intention — pour réduire les erreurs et stabiliser le comportement.Human‑in‑the‑loop, RLHF, intent alignment — to reduce errors and stabilize behavior.
Des grilles de jugement réutilisables : clarté, logique, sécurité, utilité, et “evidence quality”.Reusable judging grids: clarity, logic, safety, usefulness, evidence quality.
Taxonomie d’erreurs, localisation des “logic gaps”, détection des fausses prémisses et dérives d’intention.Error taxonomy, logic gap localization, false premise detection, intent drift.
Évaluer l’appel d’outils : sélection, séquencement, vérification post‑hoc, et coût/qualité.Evaluate tool use: selection, sequencing, post‑hoc verification, cost/quality.