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.
