Label Your Data – Data Annotation & Labeling pomaga organizacijam pri vzpostavljanju sistemov strojnega učenja in umetne inteligence s pripravo visokokakovostnih učnih podatkov. Njihove upravljane storitve in storitve za samostojno uporabo zajemajo slike, videoposnetke, zvok, besedilo in NLP, 3D oblake točk ter podatke LiDAR, medicinsko slikanje, geoprostorske podatke in moderiranje vsebin, pa tudi zbiranje, ustvarjanje in vnos podatkov ter podporo pri natančnem prilagajanju velikih jezikovnih modelov. Podjetje sodeluje z inženirji strojnega učenja, ekipami za umetno inteligenco, produktnimi vodji in raziskovalci na področjih, kot so avtomobilska industrija, zdravstvo, proizvodnja, brezpilotni zrakoplovi, robotika, maloprodaja in finance, pri tem pa uporablja prilagodljive delovne tokove, integracije, neodvisne od orodij, ter pogodbe o zagotavljanju storitev, osredotočene na kakovost.
Oddaljeni označevalec podatkov za arhitekturne načrte
Label Your Data išče oddaljenega označevalca podatkov za označevanje arhitekturnih načrtov v okviru projekta umetne inteligence za gradbeno dokumentacijo. Delo vključuje uporabo omejevalnih okvirjev, poligonov in platforme Roboflow za podporo usposabljanju prostorskih inženirskih modelov.
Opis
- Označevanje konstrukcijskih elementov, kot so stene, okna, vrata, stebri in pohištvo, na tlorisih stavb z omejevalnimi okvirji
- Označevanje arhitekturnih elementov, vključno s stenami, prostori, zunanjimi površinami in drugimi območji, s poligonskimi anotacijami
- Dosledno upoštevanje podrobnih smernic za označevanje z namenom ohranjanja kakovosti pri vseh nalogah
- Izvajanje nalog označevanja z uporabo spletne platforme Roboflow
- Podpora usposabljanju umetne inteligence z identificiranjem konstrukcijskih elementov, prostorov in simbolov v arhitekturnih načrtih
Zahteve
- Praktično poznavanje gradbenih načrtov, vključno s tlorisi, pogledi in prerezi, ali velika pripravljenost za učenje
- Izrazita pozornost do podrobnosti
- Znanje angleščine na ravni B1 ali višji za branje navodil in osnovno sporazumevanje
- Zaključen ali trenutno potekajoč študij arhitekture, gradbeništva ali sorodnega področja je prednost
- Predhodne izkušnje z označevanjem podatkov ali nalogami segmentacije so prednost
- Poznavanje metod označevanja z omejevalnimi okvirji in poligoni je prednost
Ugodnosti
- Polni delovni čas ob delavnikih v poslovnem času
- Popolnoma oddaljeno delo
- Podporno vodenje z minimalno birokracijo
- Konkurenčno plačilo v ameriških dolarjih
- Možnost dolgoročnega poklicnega razvoja