Über die Stelle
Stellenbezeichnung: Bildanalyst - KI-/ML-Trainingsdaten
Vertragsart: Auftragnehmer (Teilzeit oder Vollzeit)
Standort: Remote, Sitz in den USA.
micro1 sucht Bildanalysten - Experten für KI-/ML-Trainingsdaten, die zu einem wirkungsvollen Kundenprojekt rund um Drohnen- und maritime Sensorbilder beitragen. In dieser Rolle setzen Sie Ihre Expertise ein, um die nächste Generation von KI-Systemen zu trainieren. Ihre Arbeit prägt, wie Modelle lernen, schlussfolgern und agieren – durch hochwertigen, praxisnahen Input. Vorherige KI-Erfahrung ist nicht erforderlich – entscheidend ist Ihr Fachwissen.
Aufgabenbereich
- Prüfen und verfeinern Sie maschinell erzeugte Bounding Boxes auf Genauigkeit bei Standbildern von Drohnen- und maritimen Sensoren.
- Identifizieren und annotieren Sie Objekte, die von KI-Modellen übersehen wurden.
- Labeln Sie Daten konsistent und unter Einhaltung der bereitgestellten Richtlinien.
- Liefern Sie fertig annotierte Bilder innerhalb einer sicheren Navy-Umgebung
- Halten Sie einen stetigen, zuverlässigen Durchsatz fertiggestellter Bilder aufrecht; die Vergütung richtet sich nach jeder Bildeinreichung.
- Wechseln Sie zur Annotation von Videoframes, sobald sich das Projekt weiterentwickelt und im Umfang erweitert.
- Dokumentieren und kommunizieren Sie mehrdeutige Fälle oder Fragen zu den Richtlinien klar und zeigen Sie dabei ausgeprägte schriftliche und mündliche Fähigkeiten.
Bevorzugte Qualifikationen
- US-Staatsbürgerschaft und die Möglichkeit, eine DoD Common Access Card (CAC) zu erhalten, oder die Bereitschaft, sich auf den Sponsoring-Prozess einzulassen.
- Nachgewiesene Liebe zum Detail und Konsistenz bei der Ausführung sich wiederholender, genauigkeitskritischer Aufgaben.
- Erfahrung mit Daten-Labeling, Bounding-Box-Annotation oder ähnlichen Tätigkeiten der Datenaufbereitung.
- Vertrautheit mit Luft-, See- oder sensorbasierten Bildern, insbesondere in Tageslicht- und Wärmebildformaten.
- Nachweisliche Erfahrung in qualitätskontrollierten Annotationsumgebungen mit hohem Volumen (Erfahrung im Daten-Labeling für Robotik oder autonome Systeme ist von Vorteil).
- Sicherer Umgang mit spezialisierten Software-Tools für Labeling-Aufgaben und die Bereitschaft, neue Anwendungen zu erlernen.
- Ausgeprägte schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten für die Berichterstattung und die Klärung von Labeling-Anforderungen.