Label Your Data – Data Annotation & Labeling은 고품질 학습 데이터를 준비해 조직이 머신러닝 및 AI 시스템을 구축할 수 있도록 지원합니다. 관리형 및 셀프서비스 방식으로 이미지, 동영상, 오디오, 텍스트와 자연어 처리, 3D 포인트 클라우드와 LiDAR, 의료 영상, 지리 공간 데이터, 콘텐츠 조정을 지원하며, 데이터 수집·생성·입력과 대규모 언어 모델 미세 조정도 제공합니다. 자동차, 헬스케어, 제조, 드론, 로보틱스, 소매, 금융 등의 분야에서 머신러닝 엔지니어, AI 팀, 제품 관리자, 연구자와 협력하고, 유연한 워크플로, 특정 도구에 종속되지 않는 통합, 품질 중심의 서비스 계약을 활용합니다.
데이터 어노테이터 - 건축 도면 (폴란드 원격)
설계 문서를 검토하는 AI 모델을 위해 건축 도면에 라벨을 지정합니다. 바운딩 박스, 폴리곤, Roboflow를 사용해 건축 요소와 공간을 어노테이션합니다.
설명
- 바운딩 박스를 사용해 건축 평면도에서 벽, 창문, 문, 기둥, 가구 등의 구조 요소를 어노테이션합니다.
- 폴리곤으로 벽, 창문, 방, 개방 공간 및 기타 구역 등의 건축적 특징을 표시합니다.
- 상세한 어노테이션 가이드라인을 따르고 모든 업무에서 일관된 라벨 품질을 유지합니다.
- 온라인 어노테이션 플랫폼인 Roboflow에서 모든 어노테이션 작업을 완료합니다.
지원 자격
- 평면도, 입면도, 단면도를 포함한 건축 도면을 실무적으로 이해하거나 배울 의지가 있는 분.
- 데이터 어노테이션 또는 세그멘테이션 업무 경험.
- 바운딩 박스 및 폴리곤 어노테이션 기법에 대한 지식.
- 세부 사항에 주의를 기울이는 분.
- 지침과 가이드라인을 이해할 수 있는 수준의 영어 능력.
- Roboflow 사용 경험.
복리후생
- 평일 업무 시간에 근무하는 풀타임 일정.
- 완전 원격 근무 방식.
- 관리 지원이 제공되며 관료적인 절차가 적은 환경.
- 미국 달러로 보상 지급.
- 장기적인 직무 개발 기회.
