Ekrem Sarı

Ekrem es investigador de IA en AIMultiple, donde se centra en la automatización inteligente, las GPU, los agentes de IA y las LLMOps para marcos RAG.

Experiencia profesional

Durante su etapa como evaluador en Yandex, evaluó los resultados de búsqueda utilizando marcos de trabajo propios y protocolos automatizados. Implementó pruebas de control de calidad mediante la anotación de datos, la puntuación de relevancia y el mapeo de la intención del usuario en más de 10 000 consultas mensuales, al tiempo que realizaba evaluaciones técnicas, incluyendo la monitorización del rendimiento y la detección de spam mediante bucles de retroalimentación de aprendizaje automático.

Intereses de investigación

En AIMultiple, su investigación se centra en el ciclo de vida de MLOps y en el rendimiento y la evaluación comparativa de sistemas de IA de extremo a extremo. Colabora en una amplia gama de proyectos, incluyendo la optimización de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), la evaluación comparativa exhaustiva de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM) y el diseño de marcos de IA basados en agentes. Ekrem se especializa en el desarrollo de metodologías basadas en datos para medir y mejorar el rendimiento de la tecnología de IA en métricas operativas críticas como la precisión, la eficiencia, el coste de la API y la escalabilidad. Su análisis abarca toda la pila tecnológica, desde componentes fundamentales como los modelos de incrustación y las bases de datos vectoriales hasta la GPU de alto rendimiento y la infraestructura en la nube necesarias para implementar agentes de IA.

Educación

Ekrem tiene una licenciatura de Hacettepe Üniversitesi y una maestría de Başkent Üniversitesi.