Ekrem Sarı

Ekrem es investigador de IA y analista de datos en AIMultiple. Diseña y ejecuta benchmarks prácticos para sistemas de IA y LLM.

Experiencia profesional

En AIMultiple, Ekrem realiza benchmarks de sistemas de IA de extremo a extremo y construye los flujos de trabajo de datos y paneles utilizados para rastrear métricas de benchmark y producto. Sus benchmarks cubren models de embedding y reranker, bases de datos vectoriales y de grafos, motores de inference, cuantización, concurrencia de GPU y escalado multi-GPU, precios y proveedores de GPU en la nube, texto a SQL, y frameworks de RAG y RAG agéntico.

Antes de AIMultiple, trabajó como evaluador en Yandex, donde evaluó la calidad de búsqueda y etiquetó grandes volúmenes de datos según directrices detalladas para respaldar la calidad del ranking y del model.

Interés de investigación

El trabajo de Ekrem se centra en el ciclo de vida de MLOps y LLMOps y en medir el rendimiento de los sistemas de IA. Compara models, frameworks e infraestructura en métricas como precisión, rendimiento, coste de API y escalabilidad, en toda la pila, desde models de embedding y bases de datos vectoriales hasta GPU e infraestructura en la nube. Su tesis de máster automatiza revisiones sistemáticas de literatura con un pipeline basado en RAG.

Educación

Ekrem tiene una licenciatura de la Universidad Hacettepe y está completando un máster en la Universidad de Başkent.