Over de functie
Functietitel: Beeldanalist - AI/ML-trainingsdata
Type functie: Contractor (deeltijd of voltijd)
Locatie: Op afstand, gevestigd in de VS.
micro1 zoekt experts beeldanalyse - AI/ML-trainingsdata om bij te dragen aan een klantproject met grote impact, gericht op beeldmateriaal van drones en maritieme sensoren. In deze rol past u uw expertise toe om de volgende generatie AI-systemen te helpen trainen. Uw werk bepaalt hoe modellen leren, redeneren en presteren, dankzij hoogwaardige input uit de praktijk. Voorafgaande ervaring met AI is niet vereist — uw vakkennis is wat telt.
Werkzaamheden
- Beoordeel en verfijn door machines gegenereerde bounding boxes op nauwkeurigheid in stilstaande beelden van drones en maritieme sensoren.
- Identificeer en annoteer objecten die door AI-modellen zijn gemist.
- Label data met behoud van consistentie en naleving van de verstrekte richtlijnen.
- Lever voltooide geannoteerde beelden op binnen een beveiligde Navy-omgeving
- Zorg voor een gestage, betrouwbare doorvoer van voltooide beelden; de vergoeding is gebaseerd op elke ingediende afbeelding.
- Ga over op annotatie van videoframes naarmate het project zich ontwikkelt en in omvang groeit.
- Documenteer en communiceer onduidelijke gevallen of vragen over richtlijnen duidelijk, en toon daarbij sterke schriftelijke en mondelinge vaardigheden.
Gewenste kwalificaties
- Amerikaans staatsburgerschap en het vermogen om een DoD Common Access Card (CAC) te verkrijgen, of bereidheid om het sponsoringproces te doorlopen.
- Aantoonbare aandacht voor detail en consistentie bij het uitvoeren van repetitieve taken waarbij nauwkeurigheid cruciaal is.
- Ervaring met datalabeling, bounding box-annotatie of vergelijkbare activiteiten voor datavoorbereiding.
- Vertrouwdheid met lucht-, maritiem of op sensoren gebaseerd beeldmateriaal, vooral in daglicht- en thermische formaten.
- Staat van dienst in omgevingen met annotatie van hoog volume en kwaliteitscontrole (ervaring met datalabeling voor robotica of autonome systemen is een pluspunt).
- Gemak met het gebruik van specifieke softwaretools voor labelingtaken, met bereidheid om nieuwe applicaties te leren.
- Sterke schriftelijke en mondelinge communicatieve vaardigheden voor rapportage en het verduidelijken van labelingvereisten.