Андрій К.
Data Annotator / Data Labeling Specialist
Інформація
Доступні
Працевлаштування
Повний день
Часткова
Експертиза
Data Annotation
Text Annotation
Image Annotation
Audio Annotation
Video Annotation
Dataset Preparation
Quality Control
Місцезнаходження
Львів, Україна
Досвід роботи
3+ років
Навички
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
Мови
Портфоліо
Professional Summary
Data Annotator з досвідом підготовки навчальних наборів даних для AI та ML проектів. Працює з візуальними, текстовими, аудіо- та відеоданими, забезпечуючи точну та узгоджену розмітку.
Спеціалізується на створенні структурованих датасетів для computer vision, NLP та speech-систем. Розуміє вимоги до якості даних та вміє адаптуватися під завдання проекту та інструкції.
Ключові навички
Розмітка зображень та відео
- bounding boxes та полігони
- сегментація
- keypoints
- object tracking
- розмітка дефектів та подій
Розмітка текстів
- intent classification
- sentiment analysis
- named entity recognition
- структурування текстів
Розмітка аудіо
- транскрибація
- поділ спікерів
- класифікація аудіо
Контроль якості
- перевірка розмітки
- виправлення помилок
- валідація наборів даних
- дотримання інструкцій
Досвід роботи
AVADA MEDIA
Data Annotator
Підготовка та розмітка даних для AI-проектів.
Основні завдання:
- розмітка зображень та відео;
- анотування текстів та документів;
- транскрибація аудіо;
- перевірка та валідація даних;
- підготовка датасетів для ML-моделей;
- взаємодія з AI та ML командами.
Типові проекти
Розмітка зображень
- виділення об'єктів
- сегментація
Результат: підготовка даних для комп'ютерних моделей
Анотація текстів
- розмітка намірів
- виділення сутностей
Результат: навчання NLP моделей
Розмітка аудіо
- транскрибація
- поділ спікерів
Результат: підготовка даних для speech-систем
Розмітка документів
- структурування даних
- вилучення сутностей
Результат: автоматизація обробки документів
Інструменти
- Label Studio
- CVAT
- Doccano
- Labelbox
- Supervisely
Сильні сторони
- висока точність та уважність
- стабільна якість розмітки
- досвід роботи з різними типами даних
- розуміння завдань ML та AI
- швидка адаптація під нові інструкції
- акуратна робота з великими обсягами даних
