रोबोटिक्स डेटा ट्रेनर

भूमिका के बारे में

भूमिका का शीर्षक: रोबोटिक्स डेटा ट्रेनर भूमिका का प्रकार: कॉन्ट्रैक्टर स्थान: ऑन-साइट, सैन फ़्रांसिस्को micro1 रोबोटिक इंटेलिजेंस को आगे बढ़ाने पर केंद्रित एक नवोन्मेषी कस्टमर प्रोजेक्ट में योगदान देने के लिए रोबोटिक्स डेटा ट्रेनरों को जोड़ रहा है। इस भूमिका में आप अपनी विशेषज्ञता का उपयोग अगली पीढ़ी के AI सिस्टम को ट्रेन करने में करेंगे। आपका काम इस बात को आकार देगा कि मॉडल उच्च-गुणवत्ता वाले, वास्तविक दुनिया के इनपुट से कैसे सीखते, तर्क करते और प्रदर्शन करते हैं। AI में पूर्व अनुभव आवश्यक नहीं है।

आप क्या करेंगे

• सैन फ़्रांसिस्को की एक लैब में ऑनसाइट हैंडहेल्ड UMI ग्रिपर डिवाइस चलाकर दोहराव वाले मैनिपुलेशन टास्क करना, जैसे वस्तुएँ उठाना, कंटेनर खोलना और विभिन्न वस्तुओं व परिवेशों में घरेलू कामों जैसी सरल क्रियाएँ करना।
• रोबोट लर्निंग मॉडल के लिए एकसमान और भरोसेमंद डेटा कैप्चर सुनिश्चित करने हेतु विस्तृत लिखित टास्क निर्देशों और प्रोटोकॉल का सटीकता से पालन करना।
• टास्क के प्रयासों के बीच भौतिक परिवेश को रीसेट करना और अगले टास्क पर जाने से पहले हर डेटा सबमिशन की गुणवत्ता की जाँच करना।
• किसी भी अनियमितता (जैसे हार्डवेयर की खराबी, अस्पष्ट निर्देश या ख़राब रिकॉर्डिंग) का पता लगाना और शीघ्र समाधान के लिए प्रोजेक्ट लीड को स्पष्ट रूप से सूचित करना।
• लंबे समय तक हाथ से किए जाने वाले, दोहराव वाले काम में, जिसमें लगातार बारीकी पर ध्यान और शारीरिक सहनशक्ति चाहिए, उच्च स्तर की सटीकता और एकरूपता बनाए रखना।
• अवलोकनों का दस्तावेज़ीकरण करना, समस्याओं की रिपोर्ट करना और लिखित व मौखिक दोनों माध्यमों से प्रक्रिया में संभावित सुधार सुझाना।
• प्रोजेक्ट का सुचारू निष्पादन और डेटा संग्रह प्रोटोकॉल के अनुरूप कार्य सुनिश्चित करने के लिए प्रोजेक्ट कोऑर्डिनेटरों और अन्य योगदानकर्ताओं के साथ सहयोग करना।

आवश्यकताएँ

• सूक्ष्म मोटर कौशल, हाथों की कुशलता और वस्तुओं को सटीकता से संभालने वाले कार्यों में सिद्ध क्षमता।
• पिछले पेशेवर, शैक्षणिक या गिग-आधारित कार्यों में भरोसेमंदी, समय की पाबंदी और मज़बूत व्यक्तिगत जवाबदेही का रिकॉर्ड।
• दोहराव वाले, शारीरिक कार्यों में सहजता और लंबी भागीदारी अवधि में ध्यान केंद्रित रखने की सहनशक्ति।
• विस्तार पर प्रमाणित ध्यान और जटिल, चरण-दर-चरण निर्देशों का बिना किसी विचलन के बारीकी से पालन करने की क्षमता।
• बुनियादी हार्डवेयर इंटरफ़ेस जल्दी सीखने और छोटी तकनीकी समस्याएँ आने पर उन्हें ठीक करने की क्षमता।
• स्पष्ट और प्रभावी लिखित व मौखिक संचार कौशल, खासकर समस्याएँ बताने, अवलोकन सबमिट करने और निर्देशों को समझने के लिए।
• हाथों से किए जाने वाले कार्यों की पृष्ठभूमि (जैसे वेयरहाउस, ऑपरेशंस, गेमिंग, गिग वर्क या स्टूडेंट प्रोजेक्ट) को महत्व दिया जाता है; पूर्व रोबोटिक्स या AI अनुभव आवश्यक नहीं है।