Datenannotator in Olive

Wir suchen einen talentierten Datenannotator, der eine entscheidende Rolle bei der Verarbeitung und Kennzeichnung von Daten für die Projekte unserer Kunden im Bereich künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen spielt. Sie arbeiten mit dem Team aus Dateningenieuren und Wissenschaftlern unseres Kunden zusammen, um die Genauigkeit und Qualität der Daten sicherzustellen, die für das Training und Testen der Modelle unseres Kunden erforderlich sind. Unser Kunde ist ein bahnbrechendes Gesundheitstechnologie-Startup, das im Bereich der Fernrehabilitation tätig ist. Es revolutioniert die traditionelle Rehabilitationspflege und ermöglicht es Gesundheitseinrichtungen, mit ihrem vorhandenen Personal mehr zu erreichen. Verantwortlichkeiten:​​· Datenkennzeichnung: Annotation verschiedener Datentypen, einschließlich Bilder, Texte, Audio und Video, gemäß festgelegten Standards und Anforderungen .​​· Datenqualität: Stellen Sie qualitativ hochwertige Anmerkungen sicher und halten Sie sich an die vereinbarten Kennzeichnungsrichtlinien.​​· Feedback: Arbeiten Sie mit den Technik- und Forschungsteams zusammen und geben Sie Feedback zur Datenqualität und möglichen Verbesserungen.​​· Fristen einhalten: Abgeschlossen Anmerkungsaufgaben innerhalb festgelegter Fristen, um Projektentwicklungspläne zu unterstützen.​​· Prozessverbesserung: Ideen und Lösungen vorschlagen, um Anmerkungsprozesse zu optimieren und die Effizienz zu steigern.Anforderungen:​​· Ausbildung: Bachelor- oder Associate-Abschluss in Informationstechnologie, Informatik, Mathematik oder verwandte Bereiche.​​· Genauigkeit und Liebe zum Detail: Starke Liebe zum Detail und die Fähigkeit, Daten mit hoher Präzision zu kommentieren.​​· Analytische Fähigkeiten: Fähigkeit, Datenkennzeichnungsanforderungen zu analysieren und zu verstehen.​​· Kommunikation: Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, effektiv in einer Teamumgebung zusammenzuarbeiten.​​· Erfahrung nicht zwingend erforderlich: Vorkenntnisse in der Datenannotation sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.