
Label Your Data – Data Annotation & Labeling ช่วยให้องค์กรต่าง ๆ พัฒนาระบบแมชชีนเลิร์นนิงและ AI ด้วยการจัดเตรียมข้อมูลสำหรับฝึกสอนคุณภาพสูง บริการแบบมีผู้ดูแลและแบบบริการตนเองของบริษัทครอบคลุมข้อมูลภาพ วิดีโอ เสียง ข้อความและ NLP กลุ่มจุด 3 มิติและ LiDAR ภาพทางการแพทย์ ข้อมูลภูมิสารสนเทศ และการกลั่นกรองเนื้อหา รวมถึงการสนับสนุนด้านการรวบรวม การสร้าง การป้อนข้อมูล และการปรับแต่ง LLM บริษัททำงานร่วมกับวิศวกร ML ทีม AI ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ และนักวิจัยในอุตสาหกรรมต่าง ๆ เช่น ยานยนต์ สุขภาพ การผลิต โดรน หุ่นยนต์ ค้าปลีก และการเงิน โดยใช้เวิร์กโฟลว์ที่ยืดหยุ่น การผสานรวมที่ไม่ยึดติดกับเครื่องมือ และข้อตกลงการให้บริการที่มุ่งเน้นคุณภาพ
ผู้ใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล LiDAR เชิงภูมิสารสนเทศ (ทำงานทางไกลในแอลเบเนีย)
สร้างแบบจำลอง 3 มิติอย่างละเอียดของโครงสร้างพื้นฐานระบบโครงข่ายไฟฟ้าสำหรับโครงการ AI เชิงภูมิสารสนเทศของ Label Your Data ใช้พอยต์คลาวด์ LiDAR แผนที่ GIS และภาพถ่ายจากโดรนเพื่อจัดทำฝาแฝดดิจิทัลที่แม่นยำ
รายละเอียด
- สร้างเครือข่ายระบบไฟฟ้าแบบสามมิติจากพอยต์คลาวด์ LiDAR และข้อมูลแผนที่ GIS
- จัดวางเสาไฟฟ้า สายไฟ ตัวนำไฟฟ้า และองค์ประกอบ 3 มิติอื่น ๆ ให้สอดคล้องกับโครงสร้างพื้นฐานในโลกจริง
- จับคู่แผนที่ต้นฉบับแบบสองมิติกับแบบจำลอง 3 มิติที่สอดคล้องกัน
- ตรวจสอบภาพถ่ายความละเอียดสูงจากโดรนเพื่อใส่ป้ายกำกับสินทรัพย์ของโครงข่ายไฟฟ้าและระบุปัญหาด้านโครงสร้าง
- ช่วยพัฒนาฝาแฝดดิจิทัลที่แม่นยำของโครงข่ายไฟฟ้าและโครงสร้างพื้นฐานสำคัญอื่น ๆ เพื่อการวิเคราะห์เครือข่ายพลังงาน การคาดการณ์ความเสี่ยง และการวางแผนบำรุงรักษา
คุณสมบัติ
- มีความเข้าใจด้านมิติสัมพันธ์และสามารถใช้งานสภาพแวดล้อมสามมิติได้อย่างมั่นใจ
- ภาษาอังกฤษระดับ B2 สำหรับทำความเข้าใจคำแนะนำ เข้ารับการฝึกอบรม และสื่อสารกับทีม
- ใส่ใจในรายละเอียด มีทักษะแก้ปัญหาในทางปฏิบัติ และเปิดรับข้อเสนอแนะ
- มีคอมพิวเตอร์ตั้งโต๊ะหรือแล็ปท็อปที่ใช้โปรเซสเซอร์ Intel i7-11800H หรือเทียบเท่า มี GPU แยก เช่น NVIDIA T1200 หรือดีกว่า และ RAM อย่างน้อย 16 GB โดยต้องการ 32 GB
- มีประวัติย่อภาษาอังกฤษที่นำเสนอความสามารถด้านมิติสัมพันธ์และด้านเทคนิคอย่างชัดเจน
สวัสดิการ
- ตารางการทำงานเต็มเวลาเก้าชั่วโมงต่อวัน รวมเวลาพักกลางวันที่ได้รับค่าจ้างหนึ่งชั่วโมง
- ตำแหน่งงานที่ทำงานทางไกลได้ทั้งหมด
- โครงสร้างการบริหารที่เข้าถึงได้และมีขั้นตอนราชการน้อย
- มีโอกาสพัฒนาวิชาชีพอย่างต่อเนื่อง
- มุ่งมั่นสนับสนุนความเท่าเทียมในการจ้างงาน