Solutions / LLM et agents

Le réseau #1 pour recruter des formateurs IA

Explorez nos solutions LLM et agents ci-dessous et publiez une mission pour recruter parmi 191,000+ formateurs IA pré-évalués : RLHF, évaluation, red teaming, revue de code et plus.

Publier une mission d'entraînement IA Demander un devis géré

LLM & Agent Solutions

Hire domain experts for every stage of LLM development - from training data creation to evaluation, red teaming, and agent testing.

LLM Evaluation

Golden datasets, pairwise ranking, rubric scoring, judge validation, and more

Red Teaming

Jailbreaks, prompt injection, policy bypass, data leakage, and more

Adversarial Prompts

Jailbreak Testing

Bias Probing

Safety Boundary Testing

Hallucination Audits

Claim verification, citation checking, severity scoring, and more

RLHF & Preference Data

Pairwise ranking, multi-criteria scoring, rewrites, failure tagging, and more

Supervised Fine-Tuning

Instruction data creation, domain verification, synthetic data QA, and more

Code Generation Review

Verification, RLHF ranking, bug detection, security review, and more

Function Calling

Tool selection, argument annotation, multi-step traces, error recovery, and more

Computer Use Agent Training

Trajectory data and evaluation for browser and desktop agents

UI Navigation Tasks

Screenshot Annotation

Action Sequencing

Error Recovery Flows

Reasoning Step Verification

Step-level correctness labels for training process reward models

Chain-of-Thought Review

Logic Validation

Step Accuracy

Error Identification

Multilingual AI Training

Native-speaker RLHF, evaluation, prompt writing, and more across 100+ languages

Translation QA

Cross-Lingual Eval

Cultural Adaptation

Language-Specific SFT

Reasoning Problem Creation

Original problems with step-by-step solutions in math, code, and more

Problem Authoring

Multi-Step Puzzles

Domain Scenarios

Difficulty Calibration

Agent Simulations

Scenario design, gold trajectories, rollout evaluation, failure tagging, and more

Environment Design

Reward Shaping

Multi-Agent Scenarios

Trajectory Labeling

RL Environment Design

Reward functions, training scenarios, and environment QA for RL agents

State Space Design

Reward Functions

Environment Validation

Scenario Authoring

Comment ça marche

Comment fonctionne l'entraînement d'IA sur OpenTrain

Step 01

Définissez vos exigences d'entraînement d'IA

Décrivez le type de tâche, l'expertise de domaine requise, le framework d'évaluation et le niveau de qualité. Qu'il s'agisse de classement de préférences RLHF, de révision de code, de red teaming ou d'évaluation multilingue, les prix affichés éliminent la négociation.

Step 02

Nous filtrons et associons les entraîneurs d'IA

Chaque candidat passe des évaluations de domaine en direct : doctorants en mathématiques pour le raisonnement, développeurs seniors pour le code, linguistes pour les tâches multilingues. Vous recevez une liste sélectionnée avec une expertise vérifiée.

Step 03

Examinez et embauchez votre équipe

Explorez les entraîneurs d'IA correspondants avec une expertise vérifiée, des scores d'évaluation et des compétences linguistiques. Choisissez exactement ceux qui correspondent à votre projet et à vos normes de qualité.

Step 04

Déployez dans votre pipeline d'entraînement

Les entraîneurs d'IA travaillent directement dans vos outils et frameworks, sans migration ni délai d'intégration. Ils commencent à contribuer à votre pipeline dès le premier jour.