Data Annotator / CVAT Specialist
Ми — молодий MilTech-стартап, який працює у сфері Computer Vision для БПЛА та має стратегічне партнерство з виробниками дронів. Наша команда займається підготовкою якісних датасетів і навчанням моделей комп’ютерного зору для задач автономної навігації, аналізу відео та роботи з візуальними даними з реального середовища.
Шукаємо уважного Data Annotator / CVAT Specialist для роботи з відео та зображеннями у CVAT. Основний фокус ролі — якісна розмітка даних, підтримка чистих датасетів для ML-моделей, участь у QA/review та покращенні annotation guidelines.
Що потрібно робити:
- розмічати відео та зображення у CVAT;
- працювати з bounding boxes, polygons, segmentation masks, classification labels;
- виконувати frame-by-frame annotation та tracking для відеоданих;
- дотримуватись annotation guidelines і коректно обробляти неоднозначні кейси;
- перевіряти власну розмітку, виправляти помилки, брати участь у QA/review;
- фіксувати edge cases, типові помилки та пропозиції щодо покращення інструкцій;
- взаємодіяти з ML/data engineering командою щодо якості датасетів;
- підтримувати consistency розмітки між різними сценами, класами та задачами.
Обов’язкові вимоги:
- досвід роботи з CVAT або аналогічними інструментами розмітки;
- розуміння основних типів Computer Vision розмітки: bbox, polygons, masks, classification;
- уважність до деталей і здатність виконувати монотонну роботу без втрати якості;
- вміння чітко працювати за інструкціями;
- готовність уточнювати неоднозначні кейси, а не приймати випадкові рішення;
- базова впевнена робота з ПК, браузером та онлайн-інструментами;
- українська мова для командної комунікації.
Буде плюсом:
- 1–2+ роки комерційного досвіду в data annotation / CVAT;
- досвід розмітки відео, tracking або frame-by-frame annotation;
- досвід з форматами COCO, YOLO, Pascal VOC, CVAT XML;
- досвід з даними з дронів, камер спостереження, тепловізійних камер або інших сенсорів;
- базове розуміння Computer Vision та ML-пайплайнів;
- досвід peer review, QA або підготовки annotation guidelines;
- англійська для читання технічної документації.
Що пропонуємо:
- роботу з реальними Computer Vision датасетами;
- чіткі annotation guidelines, онбординг і регулярний фідбек;
- зрозумілі KPI по якості, продуктивності та consistency розмітки;
- стабільну full-time зайнятість;
- взаємодію з ML/data engineering командою;
- можливість впливати на якість датасетів і покращення процесів розмітки.
Важливо:
Робота пов’язана з чутливими даними, тому передбачає дотримання правил інформаційної безпеки, конфіденційності та NDA.
Процес відбору:
- Коротке знайомство та обговорення досвіду.
- Тестове завдання у CVAT або аналогічному середовищі.
- Review якості розмітки.
- Фінальна розмова з командою.