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वीडियो एनोटेशन विशेषज्ञ

स्थान: रिमोटपात्र स्थान: दुनिया भर मेंकॉन्ट्रैक्ट का प्रकार: कॉन्ट्रैक्टवेतन: $8 – $10प्रकाशित: 29 सितंबर 2026

भूमिका के बारे में

भूमिका का शीर्षक: वीडियो एनोटेशन विशेषज्ञ भूमिका का प्रकार: कॉन्ट्रैक्टर स्थान: रिमोट micro1 वीडियो और ऑडियो विश्लेषण पर केंद्रित एक ग्राहक के AI ट्रेनिंग प्रोजेक्ट में सहयोग के लिए वीडियो एनोटेशन विशेषज्ञों को जोड़ रहा है। इस भूमिका में आप अपनी विशेषज्ञता का उपयोग अगली पीढ़ी के AI सिस्टम को ट्रेन करने में करेंगे। आपका काम उच्च-गुणवत्ता वाले, वास्तविक दुनिया के इनपुट के ज़रिए तय करेगा कि मॉडल कैसे सीखते हैं, तर्क करते हैं और प्रदर्शन करते हैं। AI में पूर्व अनुभव ज़रूरी नहीं है — मायने आपके विषय-ज्ञान का है।

आप क्या करेंगे

  • विस्तृत एनोटेशन और आकलन के लिए दृश्य और श्रव्य दोनों तत्वों की बारीकी से जाँच करते हुए छोटे वीडियो और ऑडियो क्लिप की समीक्षा करना।
  • AI द्वारा तैयार किए गए विवरणों की सटीकता का मूल्यांकन करना, दिए गए दिशानिर्देशों के साथ उनके मेल की पुष्टि करना और असंगतियों या त्रुटियों की पहचान करना।
  • समीक्षा की गई सामग्री में अशुद्धियों, अस्पष्टताओं या अनिश्चितता वाले हिस्सों को उजागर करने के लिए स्पष्ट, संक्षिप्त लिखित फ़ीडबैक देना।
  • यह सुनिश्चित करने के लिए एकसमान विवेक लागू करना कि कंटेंट लेबलिंग मज़बूत AI मूल्यांकन और ट्रेनिंग उद्देश्यों में सहायक हो।
  • ऐसे कंटेंट को फ़्लैग करना जो निर्दिष्ट मानकों को पूरा नहीं करता या जिसमें प्रोजेक्ट लीड्स से और स्पष्टीकरण की आवश्यकता है।
  • उच्च एनोटेशन गुणवत्ता और डेटा अखंडता बनाए रखने के लिए प्रोजेक्ट कोऑर्डिनेटरों के साथ सहयोग करना और प्रोजेक्ट प्रोटोकॉल का पालन करना।
  • एनोटेशन और गुणवत्ता आश्वासन में सुधार सुझाकर प्रक्रिया के निरंतर सुधार में योगदान देना।

आवश्यकताएँ

  • डेटा एनोटेशन, लेबलिंग या कंटेंट मॉडरेशन में प्रदर्शित अनुभव — विशेष रूप से वीडियो या ऑडियो डेटा के साथ।
  • मज़बूत अंग्रेज़ी संवाद कौशल, साथ ही विस्तृत लिखित और मौखिक फ़ीडबैक देने की क्षमता।
  • बारीकी पर गहरी नज़र और दोहराव वाले कार्यों में एकसमान, वस्तुनिष्ठ विवेक लागू करने की क्षमता।
  • जनरलिस्ट ट्रेनिंग, कंटेंट समीक्षा या दिशानिर्देश-आधारित मूल्यांकन की जानकारी लाभदायक है।
  • रिमोट प्रोजेक्ट परिवेश में स्वतंत्र और भरोसेमंद ढंग से काम करने में सहजता।
  • नए एनोटेशन टूल्स, प्रोटोकॉल और गुणवत्ता मानकों को जल्दी सीखने की अनुकूलन क्षमता।
  • पूरे प्रोजेक्ट के दौरान डेटा की गोपनीयता और सटीकता बनाए रखने की प्रतिबद्धता।