Ekrem Sarı

Ekrem è Ricercatore AI e analista di dati presso AIMultiple. Progetta ed esegue benchmark pratici per sistemi di AI e LLM.

Esperienza professionale

Presso AIMultiple, Ekrem esegue benchmark su sistemi AI end-to-end e costruisce i flussi di lavoro relativi ai dati e le dashboard utilizzate per monitorare le metriche di benchmark e di prodotto. I suoi benchmark coprono model di embedding e reranker, database vettoriali e a grafo, motori di inference, quantizzazione, concorrenza GPU e scalabilità multi-GPU, prezzi e provider di GPU cloud, text-to-SQL, e framework RAG e RAG agentici.

Prima di AIMultiple, ha lavorato come valutatore presso Yandex, dove ha valutato la qualità della ricerca ed etichettato grandi volumi di dati seguendo linee guida dettagliate per supportare il ranking e la qualità dei model.

Interessi di ricerca

Il lavoro di Ekrem si concentra sul ciclo di vita di MLOps e LLMOps e sulla misurazione delle prestazioni dei sistemi AI. Confronta model, framework e infrastrutture su metriche quali accuratezza, throughput, costo API e scalabilità, lungo l'intero stack, dai model di embedding e database vettoriali fino all'infrastruttura GPU e cloud. La sua tesi magistrale automatizza le revisioni sistematiche della letteratura con una pipeline basata su RAG.

Formazione

Ekrem ha conseguito una laurea triennale presso l'Università Hacettepe e sta completando un Master presso l'Università Başkent.