Label Your Data – Data Annotation & Labeling
Label Your Data – Data Annotation & Labeling
Label Your Data – Data Annotation & Labeling unterstützt Unternehmen beim Aufbau von Machine-Learning- und KI-Systemen, indem es hochwertige Trainingsdaten aufbereitet. Die verwalteten und Self-Service-Dienste umfassen Bild-, Video-, Audio- und Textdaten sowie NLP, 3D-Punktwolken und LiDAR, medizinische Bildgebung, Geodaten und Content-Moderation. Darüber hinaus bietet das Unternehmen Unterstützung bei der Datenerfassung und -generierung, Dateneingabe und Feinabstimmung großer Sprachmodelle. Es arbeitet mit ML-Ingenieurinnen und -Ingenieuren, KI-Teams, Produktmanagerinnen und -managern sowie Forschenden in Bereichen wie Automobilindustrie, Gesundheitswesen, Fertigung, Drohnen, Robotik, Einzelhandel und Finanzwesen. Dabei kommen flexible Workflows, toolunabhängige Integrationen und qualitätsorientierte Servicevereinbarungen zum Einsatz.

Geodaten-LiDAR-Datenannotator (Remote in Albanien)

Erstellen Sie detaillierte 3D-Modelle von Stromnetzinfrastrukturen für die Geospatial-KI-Projekte von Label Your Data. Nutzen Sie LiDAR-Punktwolken, GIS-Karten und Drohnenaufnahmen, um präzise digitale Zwillinge zu erstellen.

Beschreibung

  • Erstellen dreidimensionaler Stromnetze auf Grundlage von LiDAR-Punktwolken und GIS-Kartierungsdaten
  • Positionieren von Masten, Leitungen, Leitern und anderen 3D-Elementen entsprechend der realen Infrastruktur
  • Abgleichen zweidimensionaler Quellkarten mit den zugehörigen 3D-Modellen
  • Prüfen hochauflösender Drohnenaufnahmen, um Netzanlagen zu kennzeichnen und strukturelle Probleme zu erkennen
  • Mitwirken an der Entwicklung präziser digitaler Zwillinge von Stromnetzen und anderer kritischer Infrastruktur für die Analyse von Energienetzen, die Risikoprognose und die Wartungsplanung

Anforderungen

  • Nachweisbares räumliches Vorstellungsvermögen und Sicherheit beim Navigieren in dreidimensionalen Umgebungen
  • Englischkenntnisse auf B2-Niveau zum Verstehen von Anweisungen, zur Teilnahme an Schulungen und zur Kommunikation mit dem Team
  • Ausgeprägte Detailgenauigkeit, praktische Problemlösungskompetenz und Offenheit für Feedback
  • Ein PC oder Laptop mit einem Intel i7-11800H oder einem gleichwertigen Prozessor, einer dedizierten GPU wie der NVIDIA T1200 oder besser und mindestens 16 GB RAM; 32 GB werden bevorzugt
  • Ein englischsprachiger Lebenslauf, der räumliche und technische Fähigkeiten klar darstellt

Zusatzleistungen

  • Vollzeit-Arbeitszeit von neun Stunden pro Tag einschließlich einer bezahlten einstündigen Mittagspause
  • Vollständig remote
  • Zugängliche Managementstruktur mit minimaler Bürokratie
  • Möglichkeit zur kontinuierlichen beruflichen Weiterentwicklung
  • Verpflichtung zur Chancengleichheit im Beschäftigungsbereich

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