Ekrem Sarı

Ekrem ist KI-Forscher bei AIMultiple und konzentriert sich auf intelligente Automatisierung, GPUs, KI-Agenten und LLMOps für RAG-Frameworks.

Berufserfahrung

Während seiner Tätigkeit als Assessor bei Yandex bewertete er Suchergebnisse mithilfe firmeneigener Frameworks und automatisierter Protokolle. Er implementierte Qualitätssicherungstests durch Datenannotation, Relevanzbewertung und Nutzerintention-Mapping für monatlich über 10.000 Suchanfragen und führte gleichzeitig technische Bewertungen durch, darunter Leistungsüberwachung und Spam-Erkennung mithilfe von ML-Feedbackschleifen.

Forschungsinteresse

Bei AIMultiple konzentriert sich seine Forschung auf den MLOps-Lebenszyklus sowie die Leistungsfähigkeit und das Benchmarking von End-to-End-KI-Systemen. Er wirkt an einer Vielzahl von Projekten mit, darunter die Optimierung von Retrieval-Augmented Generation (RAG), umfassende Benchmarking-Studien für große Sprachmodelle (LLM) und die Entwicklung agentenbasierter KI-Frameworks. Ekrem ist spezialisiert auf die Entwicklung datengetriebener Methoden zur Messung und Verbesserung der Leistungsfähigkeit von KI-Technologien anhand kritischer Kennzahlen wie Genauigkeit, Effizienz, API-Kosten und Skalierbarkeit. Seine Analysen umfassen den gesamten Technologie-Stack, von grundlegenden Komponenten wie Einbettungsmodellen und Vektordatenbanken bis hin zur leistungsstarken GPU- und Cloud-Infrastruktur, die für den Einsatz von KI-Agenten erforderlich ist.

Ausbildung

Ekrem hat einen Bachelor-Abschluss der Hacettepe Üniversitesi und einen Master-Abschluss der Başkent Üniversitesi.