Ignite Tuner
Vet om AI-svaret faktisk er riktig nok.
Ignite Tuner kombinerer datahåndverk med AI-evaluering. Du designer hvordan virksomheten måler om AI-svarene faktisk er riktige, hvordan data flyter inn i modeller, og hvordan fine-tuning og hybrid-pipelines skaper målbar forbedring.
Enhver virksomhet spør 'hvordan vet vi at AI-svaret er godt nok?'. Få kan svare. Denne rollen definerer det i praksis — og gir klar konkurransefordel.
Typiske kundesituasjoner
Eksempler på når Ignite Tuner-profilen er den riktige for kunden.
- 01Kunden har AI i bruk, men vet ikke om svarene er riktige nok for produksjon
- 02Kunden har mye intern data som skal bli søkbart eller svarbart — RAG eller graph RAG‑behov
- 03Kunden vurderer fine‑tuning og trenger noen som vet når det lønner seg og når man bare skal la være
- 04Kunden vil bygge agentisk analyse på toppen av dataplattformen (Databricks, Fabric, eller eget data lake)
Kjernekompetanser
- Evaluering som håndverk: rubrikker, inter-rater reliability, LLM-as-judge med kalibrering
- RAG-dybde: embedding-valg, vector DB-trade-offs, graph RAG, hybrid pipelines
- Fine-tuning og distillation: når, hvorfor, hvordan (og oftest når-ikke-å)
- Natural-language-to-SQL, agentic analytics, automated insight generation
- Data governance for AI: lineage, consent, følsomhetsklassifisering
- Klassisk ML møter GenAI: hybrid pipelines og feature engineering
Verktøy og rammeverk
- Python · Databricks · Microsoft Fabric
- Langfuse · Weights & Biases · MLflow
- Pinecone · Weaviate · pgvector
- DSPy · Instructor · Pydantic AI
- Unity Catalog · Apache Iceberg · Delta Lake
Eksempel på leveranser
- 01Eval-rammeverk som måler groundedness, relevans og latency over tid
- 02RAG-dybde med hybrid-søk og dokumentert kvalitetsforbedring
- 03Fine-tuned modell for domenespesifikk oppgave med målbart løft
- 04Agentic analytics-flyt: naturlig språk → innsikt → handling
Sporkurs
7 kursDisse kursene er unike for Ignite Tuner. Felleskursene som alle Ignitere tar finner du på kursoversikten.
- TunerI Adopt
Data governance for AI: lineage og consent
Hold rede på hvem som eier hvilke data og hva de kan brukes til.
- TunerI Adopt
Modell- og data-drift i drift
Hold AI-kvaliteten oppe når modellen er ute hos brukerne.
- TunerI Build
Evaluation-håndverk: rubrikker og LLM-as-judge
Design kvalitetsmål som overlever kontakt med virkeligheten.
- TunerI Build
Vector DB trade-offs
Velg rett vector-database for din data og workload — pgvector, Pinecone, Weaviate.
- TunerI Build
Datasett-håndverk og labeling
Bygg gylne datasett som faktisk lærer modellen — og kunden — noe.
- TunerI Operate
Fine-tuning og distillation
Når det lønner seg å trene, og når du bare skal la være.
- TunerI Operate
Strukturert utdata i produksjon
Function calling, schema-validering og output-tvang — slik at modellen passer inn i resten av systemet.
Karrierevei etter graduation
Etter graduation er du fakturerbar som Applied AI / Eval Engineer. Du hjelper kunder bygge kvalitetsregime rundt AI, fine-tuner for deres domene, eller bygger plattformen for agentisk analyse.
Hvem bør velge dette sporet
Velg Tuner hvis du vil stå i grensesnittet mellom data og AI, er opptatt av kvalitet og målbarhet, og ønsker å bli den som tør si 'modellen er ikke god nok enda'.
Sertifiseringer
- Microsoft AI-102 (obligatorisk)
- AWS AI Practitioner (anbefalt)
Se hvordan året er strukturert
Seks bolker, 42 kurs og 10 måneder. Programmet bygger opp hver profil gradvis.