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
Image annotation
CVAT
Text annotation
Segmentation
Bounding boxes
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
