Przykładowe zadania na tym stanowisku:

1. Zbieranie danych do trenowania modeli AI:

• gromadzenie danych obrazowych (np. zdjęcia tablic, wykresów, wzorów
• matematycznych)
• przygotowywanie datasetów z nagrań wideo i klatek kluczowych
• selekcja i filtrowanie danych pod kątem jakości
• organizowanie datasetów zgodnie ze standardami ML

2. Anotowanie danych:

• oznaczanie elementów na obrazach (np. wzory, wykresy, symbole matematyczne)
• przypisywanie etykiet do danych treningowych
• przygotowywanie anotacji dla obrazów, klatek wideo, fragmentów audio
• weryfikacja poprawności istniejących anotacji

3. Współpraca z zespołem AI:

• współpraca z inżynierami ML i developerami
• zgłaszanie problemów w datasetach
• testowanie jakości danych wykorzystywanych przez modele

• student kierunków: informatyka, matematyka, fizyka lub kierunków pokrewnych związanych z data science, sztuczną inteligencją itp.
• dokładność i skrupulatność
• dobra organizacja pracy
• odporność na rutynę

• Start – od zaraz,
• Pracę zdalną
• Okres trwania – 3 miesiące
• Godziny pracy – podczas pierwszego tygodnia core’owe godziny to 9:00 - 13:00, po nim
• Elastyczne godziny
• Minimalna ilość godzin pracy – 4h dziennie
• Jeżeli osoba sprawdzi się w tej roli oraz pozwoli na to sytuacja biznesowa, to niewykluczone, że po okresie 3 miesięcy będzie możliwość rozpoczęcia pracy na juniorskim stanowisku.

‍