关于此职位
在这个按小时计酬的远程承包岗位中，你将作为计算机视觉 QA 专员，审查图像和视频标注的质量、准确性以及是否符合指南。你将评估边界框、分割掩码、多边形、关键点、对象类别、属性和视频轨迹等标注，找出缺失、错误、不一致或位置不当的标注。
你还将在需要时进行修正，就质量问题提供清晰的反馈，并将不明确的案例传达给项目团队。该岗位要求高度注重细节、保持一致性，并能够认真遵循详细的计算机视觉标注指南。
该岗位隶属于 SME Careers，这是一家快速发展的 AI 数据服务公司，也是 SuperAnnotate 的子公司，为众多全球最大的 AI 公司和基础模型实验室提供训练数据。你的计算机视觉 QA 工作通过确保视觉训练数据准确、完整、一致并符合项目预期，直接帮助改进全球顶尖的 AI 模型。
你的工作内容
- 审查标注质量：审查图像和视频标注的准确性、完整性、一致性以及对项目指南的遵循情况。
- 检查标注输出：评估边界框、类别、属性、分割掩码、多边形、关键点、图像标签和视频跟踪输出。
- 识别标注错误：发现缺失对象、错误标签、不准确边界、边界框位置不当、属性不一致、重复标注以及不明确的边缘案例。
- 在需要时进行修正：按照项目特定说明和质量标准修正标注问题。
- 提供清晰反馈：清楚记录质量问题，使标注员或项目团队能够理解需要改进之处。
- 遵循项目指南：在各任务中一致地应用详细的标注规则，包括关于遮挡、截断、模糊、小对象、重叠对象和模糊案例的规则。
- 上报不明确案例：将疑问或不确定的示例传达给项目团队以寻求澄清。
- 保持稳定的工作质量：可靠地完成分配的 QA 工作，同时保持准确性、一致性和预期生产力。
我们寻找的条件
- 具备计算机视觉标注、图像标注、视频标注或标注 QA 经验者优先。
- 具备审查或创建边界框、多边形、分割掩码、关键点、对象类别、属性、图像分类或视频对象跟踪等标注的经验。
- 高度注重细节，能够识别缺失、错误、不一致、重叠、标签错误或位置不当的标注。
- 能够熟练处理详细的标注指南、边缘案例规则、质量标准和项目特定说明。
- 能够在保持准确性和速度的同时，一致地审查大批量的图像和视频数据。
- 能够在需要时进行修正，并清楚地解释标注错误。
- 具备良好的英语专业熟练度，以理解指南、沟通问题和提供书面反馈。
- 能够在按小时计酬的远程工作流程中独立工作，并根据项目需求投入稳定的工作时间。
- 具备使用 SuperAnnotate、Labelbox、CVAT、Scale、Appen、Remotasks、Toloka 或类似工具等标注平台的经验者优先。