Synopsys
LLM-Evaluationsplattform
Senior Frontend Developer · Generative AI
Produkt-UI bei Synopsys zum Benchmarking und Vergleich großer Sprachmodelle, einschließlich Trial-Inferenz für Generative-AI-Experimente.
01Was ich gebaut habe
Ich habe wiederverwendbare UI-Komponenten für eine LLM-Evaluierungsplattform im Unternehmen gebaut und gepflegt, mit Fokus auf konsistentes Produkt-UX. Ich habe das Frontend-Backlog mitgewichtet, indem ich Aufwand gegen erwarteten Effekt gestellt habe, und die technische Richtung über Coding-Standards und Umsetzungspraktiken mitgeprägt. Mit Product und Design habe ich UX-Entscheidungen und Roadmap-Prioritäten an Stakeholder-Bedarf ausgerichtet.
- Wiederverwendbare UI-Komponenten für Modellvergleich und Trial-Inferenz gebaut
- Produkt-Backlog mitgewichtet, Aufwand gegen Effekt gestellt
- Technische Frontend-Richtung über Coding-Standards und Umsetzungspraktiken mitgeprägt
- Mit Product und Design an UX-Entscheidungen und Roadmap-Prioritäten gearbeitet
02Engineering-Beweis
- Wiederverwendbare Produkt-UI auf Next.js
- Konsistente Oberflächen zum Modellvergleich
- Frontend-Standards, die das Team teilt
04Problem
Stakeholder brauchten einen Ort, um mehrere LLMs nach denselben Kriterien zu bewerten und ein Modell für NLP-Workflows, Support-Automatisierung, Content-Generierung und Datenanalyse zu wählen – statt isolierter Experimente.
05Skala und Rahmen
- Produkt-UI für Modellvergleich und Trial-Inferenz
- Wiederverwendbare Komponenten mit einheitlicher Gestaltungssprache
- Engineering-Standards und Lieferprozess in einem bestehenden Produktteam
06Ergebnis
Frontend-Produktoberflächen für LLM-Benchmarking und -Vergleich, als wiederverwendbare UI geliefert, nicht als Einzelscreens. Eigentum an den Modellen selbst wird nicht beansprucht.
- Wiederverwendbare UI-Komponenten für ein LLM-Evaluierungsprodukt im Unternehmen
- Frontend-Standards und Lieferpraktiken, die das Team teilt
07Stack
- React
- Next.js
- JavaScript
- TypeScript
- Tailwind CSS
- Docker
Für dieses Mandat sind keine geprüften öffentlichen Kennzahlen veröffentlicht.
Kategorien: AI, Frontend
Jahr: 2025