Synopsys

01Problem

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.

02Ausgewählte Beiträge

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

03Systemkontext

React- und Next.js-Produkt-UI, gestylt mit Tailwind CSS, zum Vergleich von LLMs und für Trial-Inferenz. TypeScript durchgängig. Docker gehört zur Lieferumgebung. Modelltraining und Modellgewichte lagen außerhalb dieses Einsatzes.

04Skala und Rahmen

• Produkt-UI für Modellvergleich und Trial-Inferenz
• Wiederverwendbare Komponenten mit einheitlicher Gestaltungssprache
• Engineering-Standards und Lieferprozess in einem bestehenden Produktteam

05Ergebnis

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

06Stack

• React
• Next.js
• JavaScript
• TypeScript
• Tailwind CSS
• Docker