Label Your Data – Data Annotation & Labeling
Label Your Data – Data Annotation & Labeling
Label Your Data – Data Annotation & Labeling допомагає організаціям створювати системи машинного навчання та штучного інтелекту, готуючи високоякісні навчальні дані. Керовані та самообслуговувані сервіси компанії охоплюють розмітку зображень, відео, аудіо, тексту й даних NLP, 3D-хмар точок і LiDAR, медичних зображень, геопросторових даних і контенту для модерації, а також збирання та генерування даних, введення даних і підтримку донавчання великих мовних моделей. Компанія співпрацює з інженерами з машинного навчання, командами ШІ, продакт-менеджерами та дослідниками у сферах автомобільної промисловості, охорони здоров’я, виробництва, дронів, робототехніки, роздрібної торгівлі та фінансів, використовуючи гнучкі робочі процеси, інтеграції, не прив’язані до конкретних інструментів, і орієнтовані на якість угоди про обслуговування.

Анотатор даних — архітектурний проєкт (віддалено з Азербайджану)

Розмічайте будівельні креслення для проєкту перевірки документації за допомогою ШІ, визначаючи архітектурні елементи обмежувальними рамками та полігонами в Roboflow.

Опис

  • Розмічати конструктивні елементи та меблі на планах будівель за допомогою обмежувальних рамок
  • Наносити на карту стіни, приміщення, вікна, відкриті простори та інші архітектурні зони за допомогою полігональної розмітки
  • Уважно дотримуватися рекомендацій проєкту для забезпечення послідовної та точної розмітки
  • Виконувати завдання з анотування в онлайн-платформі Roboflow
  • Допомагати навчати модель ШІ, призначену для автоматизації перевірки проєктної документації

Вимоги

  • Практичні знання будівельних креслень, зокрема планів, фасадів і розрізів, або готовність розвивати ці знання
  • Висока увага до деталей
  • Знання англійської мови на рівні B1 або вище для читання інструкцій і базового спілкування

Переваги

  • Повний робочий день у будні в робочі години
  • Повністю віддалена робота
  • Підтримувальна структура управління з мінімумом бюрократії
  • Оплата в доларах США
  • Можливість довгострокового професійного розвитку
  • Робоче середовище з рівними можливостями