Стажер по разметке данных (удаленно)@ Лоция
О позиции
Мы ищем стажера по разметке данных для работы в команде, занимающейся обучением нейросетей. Эта позиция стажера по разметке данных предлагает возможность получить практический опыт в области обработки данных и машинного обучения. Вы будете работать с данными, которые необходимы для создания и обучения моделей, что является важной частью разработки современных технологий.
Чем вы будете заниматься
- Работа с данными для обучения нейросетей, включая их разметку и подготовку.
- Использование инструментов разметки данных, таких как CVAT и Label Studio.
- Взаимодействие с командой разработчиков и другими специалистами для обеспечения качества данных.
- Участие в обсуждениях и планировании процессов разметки данных.
- Обучение основам машинного обучения и разметки данных.
Требования
- Знание основ разметки данных или желание быстро разобраться в этой области.
- Готовность работать ответственно и внимательно с данными.
- Умение работать в команде и эффективно взаимодействовать с коллегами.
- Понимание основ машинного обучения будет плюсом.
- Опыт работы с инструментами разметки данных будет преимуществом.
Будет плюсом
- Знание базовых инструментов разметки (например, CVAT, Label Studio).
- Понимание основ машинного обучения или желание изучить эту тему.
Что мы предлагаем
- Гибкий график работы: возможность работать удаленно, в гибридном формате или в офисе.
- Возможность получения практического опыта в области разметки данных и машинного обучения.
- Поддержка и обучение от опытных специалистов в команде.
- Доступ к современным инструментам и технологиям.
- Дружелюбная атмосфера и возможность развития в компании.
Вакансия имеет потенциал для стажеров, желающих развиваться в области разметки данных и машинного обучения. Условия работы гибкие, что является плюсом.
Кто здесь добьётся успеха
Опыт работы с инструментами разметки данных, такими как CVAT и Label Studio, для эффективной аннотации изображений и текстов.
Способность к самоорганизации и управлению временем, что критично для удаленной работы, так как потребуется самостоятельно планировать задачи и сроки.
Интерес к машинному обучению и понимание его основ, что поможет в правильной аннотации данных для обучения нейросетей.
Внимание к деталям и аналитическое мышление, что необходимо для точной разметки данных и выявления возможных ошибок в наборах данных.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости AI/Big Data
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев