Evaluación end-to-end de un sistema LLM en producción
Visión general
De qué trata este proyecto.
Analiza 2000 conversaciones, métricas y los 50 peores casos de un LLM de atención al cliente. Reporta hallazgos y obtén un certificado verificable.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Diseñar y ejecutar una evaluación end-to-end de un asistente LLM en producción combinando métricas automáticas, evaluación humana y análisis de errores.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Combinar métricas automáticas y evaluación humana de forma rigurosa
- Diseñar muestreo estratificado representativo
- Construir taxonomías de errores útiles para mejora
- Comunicar resultados ambiguos a dirección sin sobrevender ni subestimar
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
AI Measurement and Evaluation
Master · Ai Ml
Fit score: 1
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosCientífico de Datos Aplicado a IA
Evaluar end-to-end un sistema LLM en producción combinando varios métodos y comunicar la realidad a dirección es trabajo nuclear del rol aplicado.
Este proyecto afina
- model-evaluation
- human-evaluation
- experimental-design
Investigador de Seguridad de IA
El análisis de los peores casos y la construcción de taxonomías de errores son palancas directas del rol de AI Safety Researcher en LLMs en producción.
Este proyecto afina
- error-analysis
- llm-agents
- model-evaluation
Ingeniero de NLP
La evaluación rigurosa de sistemas conversacionales es competencia diferencial de un NLP Engineer senior dentro de equipos de producto.
Este proyecto afina
- llm-agents
- human-evaluation
- error-analysis