Über die Stelle
Über Turing: Mit Sitz in San Francisco, Kalifornien, ist Turing der weltweit führende Forschungsbeschleuniger für KI-Spitzenlabore und ein vertrauenswürdiger Partner für globale Unternehmen, die fortschrittliche KI-Systeme einsetzen. Turing unterstützt Kunden auf zwei Arten: erstens, indem es die Spitzenforschung mit hochwertigen Daten, fortschrittlichen Trainings-Pipelines sowie führenden KI-Forschern beschleunigt, die auf Programmierung, logisches Denken, MINT, Mehrsprachigkeit, Multimodalität und Agenten spezialisiert sind; und zweitens, indem es diese Expertise anwendet, um Unternehmen dabei zu helfen, KI vom Proof of Concept zu proprietärer Intelligenz weiterzuentwickeln – mit Systemen, die zuverlässig arbeiten, messbare Wirkung erzielen und nachhaltige Ergebnisse in der Gewinn- und Verlustrechnung (P&L) bringen.
Überblick über die Rolle
Wir suchen erfahrene Spezialistinnen und Spezialisten für Video-Daten-QA zur Unterstützung des OpenAI-Egocentric-Projekts. Die ausgewählten Fachkräfte sind dafür verantwortlich, Videoannotationen zu prüfen und Qualitätssicherungsprüfungen durchzuführen, damit die Daten die Projektanforderungen und Qualitätsstandards erfüllen.
Aufgaben
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Prüfung und QA von Videoannotationen gemäß projektspezifischen Richtlinien.
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Validierung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz annotierter Videodaten.
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Erkennen, Dokumentieren und Korrigieren von Annotationsproblemen.
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Beurteilung, ob Videos und Annotationen die geforderten Qualitätsstandards erfüllen.
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Beibehaltung eines hohen Maßes an Liebe zum Detail bei einem großen Volumen an Videoinhalten.
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Klare Rückmeldung zu wiederkehrenden Fehlern oder unklaren Fällen.
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Einhaltung etablierter Arbeitsabläufe und strenger Projektfristen.
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Zusammenarbeit mit dem Projektteam, um Fragen zu klären und die Annotationsqualität zu verbessern.
Anforderungen
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Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Datenannotationsprojekten.
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Vorherige Erfahrung mit videobasierter Datenannotation oder Video-QA ist ausdrücklich erwünscht.
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Erfahrung in der Prüfung, Validierung oder Auditierung annotierter Datensätze.
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Ausgeprägte visuelle Liebe zum Detail und analytische Fähigkeiten.
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Fähigkeit, detaillierte Qualitätsrichtlinien konsequent anzuwenden.
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Verfügbarkeit für Arbeit an Wochenenden, wenn aufgrund knapper Projektzeitpläne erforderlich.
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Zuverlässige Internetverbindung und Zugang zu einem geeigneten Computer.
Von Vorteil:
- Frühere Erfahrung mit Datenannotations- oder Labeling-Projekten
Vorteile
- Möglichkeit, an Spitzenprojekten im Bereich KI zu arbeiten.
- Wettbewerbsfähige Vergütung.
- Flexible Arbeitszeiten und Remote-Arbeitsumgebung.
Bewerbungsverfahren
- Kandidatinnen und Kandidaten in der engeren Auswahl absolvieren ein Assessment.
- Nach bestandenem Assessment können die Kandidatinnen und Kandidaten beginnen.