Haré aprendizaje por refuerzo y retroalimentación humana

Diseñar marcos de evaluación de IA integrales para valorar la calidad de las respuestas en razonamiento, precisión factual, cumplimiento de instrucciones, claridad, seguridad, relevancia contextual y coherencia, asegurando estándares confiables de evaluación humana.

Dirigir la garantía de calidad en programas de anotación a gran escala auditando conjuntos de datos, calibrando revisores, monitoreando métricas de rendimiento e implementando procesos de mejora continua para elevar la calidad de los datos de entrenamiento.

Investigar fallos en las respuestas de la inteligencia artificial, incluyendo alucinaciones, inconsistencias en el razonamiento y errores fácticos, desarrollando estrategias de optimización de prompts y evaluación que mejoraron la fiabilidad y alineación del modelo.

Colaborar con partes interesadas de diferentes áreas para definir estándares específicos de respuesta de IA, traduciendo requisitos comerciales en criterios de evaluación medibles, directrices de anotación y referencias de calidad para diversas industrias y perfiles de usuarios.