Андрей К.
Data Annotator / Data Labeling Specialist
Информация
Доступный
Работа
Полный день
Частичная
Экспертиза
Data Annotation
Text Annotation
Image Annotation
Audio Annotation
Video Annotation
Dataset Preparation
Quality Control
Расположение
Львов, Украина
Опыт работы
3+ лет
Навыки
Label Studio
CVAT
Supervisely
Doccano
Labelbox
Image annotation
Text annotation
Audio annotation
Video annotation
Classification and tagging
Named entity recognition (NER)
Intent classification
Sentiment annotation
Segmentation
Bounding boxes
Keypoint annotation
Object tracking
Preparing training sets
Data validation
Annotation quality control
Creating annotation instructions
Dataset consistency checking
Языки
Портфолио
CV
Скачать PDFProfessional Summary
Data Annotator с опытом подготовки обучающих наборов данных для AI и ML проектов. Работает с визуальными, текстовыми, аудио- и видеоданными, обеспечивая точную и согласованную разметку.
Специализируется на создании структурированных датасетов для computer vision, NLP и speech-систем. Понимает требования к качеству данных и умеет адаптироваться под задачи проекта и инструкции.
Ключевые навыки
Разметка изображений и видео
- bounding boxes и полигоны
- сегментация
- keypoints
- object tracking
- разметка дефектов и событий
Разметка текстов
- intent classification
- sentiment analysis
- named entity recognition
- структурирование текстов
Разметка аудио
- транскрибация
- разделение спикеров
- классификация аудио
Контроль качества
- проверка разметки
- исправление ошибок
- валидация наборов данных
- соблюдение инструкций
Опыт работы
AVADA MEDIA
Data Annotator
Подготовка и разметка данных для AI-проектов.
Основные задачи:
- разметка изображений и видео;
- аннотирование текстов и документов;
- транскрибация аудио;
- проверка и валидация данных;
- подготовка датасетов для ML-моделей;
- взаимодействие с AI и ML командами.
Типовые проекты
Разметка изображений
- выделение объектов
- сегментация
Результат: подготовка данных для computer vision моделей
Аннотирование текстов
- разметка намерений
- выделение сущностей
Результат: обучение NLP моделей
Разметка аудио
- транскрибация
- разделение спикеров
Результат: подготовка данных для speech-систем
Разметка документов
- структурирование данных
- извлечение сущностей
Результат: автоматизация обработки документов
Инструменты
- Label Studio
- CVAT
- Doccano
- Labelbox
- Supervisely
Сильные стороны
- высокая точность и внимательность
- стабильное качество разметки
- опыт работы с разными типами данных
- понимание задач ML и AI
- быстрая адаптация под новые инструкции
- аккуратная работа с большими объемами данных
