Informazioni sul ruolo
In questo ruolo di collaboratore a contratto, remoto e retribuito a ore, lavorerai come Specialista QA di Computer Vision per revisionare annotazioni di immagini e video in termini di qualità, accuratezza e conformità alle linee guida. Valuterai annotazioni come bounding box, maschere di segmentazione, poligoni, keypoint, classi di oggetti, attributi e tracce video, individuando annotazioni mancanti, errate, incoerenti o posizionate male.
Effettuerai anche correzioni quando richiesto, fornirai feedback chiari sui problemi di qualità e segnalerai i casi poco chiari al team di progetto. Questo ruolo richiede una forte attenzione ai dettagli, coerenza e la capacità di seguire attentamente linee guida dettagliate per l'annotazione di computer vision.
Questo ruolo è presso SME Careers, un'azienda in rapida crescita nel settore AI Data Services e controllata di SuperAnnotate, che fornisce dati di addestramento per molte delle più grandi aziende di AI e laboratori di modelli fondazionali al mondo. Il tuo lavoro di QA di computer vision contribuisce direttamente a migliorare i principali modelli di AI al mondo garantendo che i dati visivi di addestramento siano accurati, completi, coerenti e allineati alle aspettative del progetto.
Cosa farai
- Revisionare la qualità delle annotazioni: revisionare annotazioni di immagini e video per accuratezza, completezza, coerenza e aderenza alle linee guida del progetto.
- Verificare gli output delle annotazioni: valutare bounding box, classi, attributi, maschere di segmentazione, poligoni, keypoint, etichette delle immagini e output di tracciamento video.
- Individuare errori di annotazione: riconoscere oggetti mancanti, etichette errate, confini imprecisi, posizionamento errato delle box, attributi incoerenti, annotazioni duplicate e casi limite poco chiari.
- Effettuare correzioni quando richiesto: correggere problemi di annotazione secondo istruzioni specifiche del progetto e standard di qualità.
- Fornire feedback chiari: documentare chiaramente i problemi di qualità affinché gli annotatori o i team di progetto possano capire cosa deve essere migliorato.
- Seguire le linee guida del progetto: applicare in modo coerente regole dettagliate di annotazione su tutti i task, incluse le regole per occlusione, troncamento, sfocatura, oggetti piccoli, oggetti sovrapposti e casi ambigui.
- Segnalare i casi poco chiari: comunicare domande o esempi incerti al team di progetto per chiarimenti.
- Mantenere una qualità di lavoro costante: completare in modo affidabile il lavoro di QA assegnato mantenendo accuratezza, coerenza e produttività attesa.
Cosa cerchiamo
- Preferibile precedente esperienza con annotazione di computer vision, annotazione di immagini, annotazione di video o QA di annotazioni.
- Esperienza nella revisione o creazione di annotazioni come bounding box, poligoni, maschere di segmentazione, keypoint, classi di oggetti, attributi, classificazione di immagini o tracciamento di oggetti video.
- Forte attenzione ai dettagli e capacità di individuare annotazioni mancanti, errate, incoerenti, sovrapposte, etichettate male o posizionate male.
- Comfort nel lavorare con linee guida di annotazione dettagliate, regole per casi limite, standard di qualità e istruzioni specifiche del progetto.
- Capacità di revisionare dati di immagini e video in modo coerente su grandi lotti mantenendo accuratezza e velocità.
- Comfort nell'effettuare correzioni quando richiesto e nello spiegare chiaramente gli errori di annotazione.
- Buona competenza professionale in inglese per comprendere le linee guida, comunicare domande e fornire feedback scritti.
- Capacità di lavorare in autonomia in un flusso di lavoro remoto retribuito a ore e di garantire orari di lavoro costanti in base alle esigenze del progetto.
- Preferibile precedente esperienza con piattaforme di annotazione come SuperAnnotate, Labelbox, CVAT, Scale, Appen, Remotasks, Toloka o strumenti simili.