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Markov

फ़्रंटियर AI लैब्स के लिए विशेषज्ञों का कंप्यूटर-यूज़ डेटा

कंपनी के बारे में

Markov फ़्रंटियर AI लैब्स के लिए विशेषज्ञों के कंप्यूटर-यूज़ डेटासेट बनाती है। हमारे डेटासेट में CAD, डिज़ाइन और एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर इस्तेमाल करते पेशेवरों की स्क्रीन रिकॉर्डिंग और माउस/कीबोर्ड एक्शन शामिल हैं।

हम शीर्ष AI लैब्स के साथ काम करते हैं और HuggingFace पर हमें 3.5 लाख से ज़्यादा डाउनलोड मिल चुके हैं। हमारा दीर्घकालिक लक्ष्य कंप्यूटर-यूज़ AI के लिए फ़ुल-स्टैक प्लेटफ़ॉर्म बनना है — शुरुआत डेटा से, और फिर कंप्यूटर-यूज़ मॉडल ट्रेन और तैनात करने का इंफ्रास्ट्रक्चर।

Dev और Harish तकनीकी सह-संस्थापक हैं। Dev ने IIT Madras से एयरोस्पेस इंजीनियरिंग पढ़ी है और वे भारत की शीर्ष AI लैब Sarvam में टीम के सबसे युवा सदस्य थे। Harish Emergent Ventures ग्रांटी हैं, और रोबोटिक्स पर उनका पिछला काम देश के शीर्ष प्रकाशनों में छपा है।

विषय

लोकेशन
बेंगलुरु, भारत
टीम का आकार
2 कर्मचारी
YC बैच
Summer 2026
स्थिति
सक्रिय
स्टेज
अर्ली स्टेज

मिलते-जुलते स्टार्टअप और प्रतिस्पर्धी

Sieve

भर्ती जारी

कंपनी क्या करती है:

मल्टीमॉडल डेटा लैब

मुख्य जानकारी:

मुख्यालय: सैन फ्रांसिस्को, CA, अमेरिका

34 कर्मचारीYC W22ग्रोथ स्टेजखुले पद: 15

कंपनी क्या करती है:

ऑटोमेटेड डेटा मूवमेंट में अग्रणी

मुख्य जानकारी:

मुख्यालय: सैन फ्रांसिस्को, CA, अमेरिका

1,200 कर्मचारीYC W13ग्रोथ स्टेज

कंपनी क्या करती है:

एक वीकेंड में बनाएँ। लाखों तक स्केल करें।

मुख्य जानकारी:

मुख्यालय: सैन फ्रांसिस्को, CA, अमेरिका

120 कर्मचारीYC S20ग्रोथ स्टेजरिमोट

फंडिंग:

$150M · अक्टू॰ 2026

कंपनी क्या करती है:

आपके पूरे लॉग डेटा को कंट्रोल करने के लिए ऑब्ज़र्वेबिलिटी प्लेटफ़ॉर्म

मुख्य जानकारी:

मुख्यालय: सैन फ्रांसिस्को, CA, अमेरिका

172 कर्मचारीYC W15ग्रोथ स्टेजरिमोट

Trellis AI

भर्ती जारी

कंपनी क्या करती है:

AI से दवाओं तक पहुँच को तेज़ करें

मुख्य जानकारी:

मुख्यालय: सैन फ्रांसिस्को, CA, अमेरिका

34 कर्मचारीYC W24अर्ली स्टेज

सवाल-जवाब

Markov का काम क्या है?

फ़्रंटियर AI लैब्स के लिए विशेषज्ञों का कंप्यूटर-यूज़ डेटा

Markov का मुख्यालय कहां है?

बेंगलुरु, भारत

Markov में कितने लोग काम करते हैं?

कंपनी प्रोफाइल के अनुसार 2 कर्मचारी।

क्या Markov ने फंडिंग जुटाई है?

हमारे डेटा में Markov का कोई फंडिंग राउंड नहीं है।

Markov के विकल्प कौन-से हैं?

मिलते-जुलते स्टार्टअप: Sieve, Magma, और Fivetran।