Estados Unidos
Nominal
Aechelon Technology
Anotador de Datos / Especialista en Anotación Geoespacial
Estados Unidos
South San Francisco, California, United States
Python
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Aechelon Technology, una empresa de Shield AI, es un productor líder de contenido de simulador 3D, incluidas bases de datos visuales/de sensores geospecíficos y modelos 3D realistas.
Buscamos personas que compartan nuestra pasión por los gráficos de computadora en tiempo real y el compromiso con nuestra misión de ayudar a hacer más seguros a los pilotos de nuestra Nación. Le daremos la oportunidad de trabajar con algunas de las personas más talentosas de la industria gráfica.
El Anotador de Datos / Especialista en Anotación Geoespacial
desempeña un papel fundamental en la creación de conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad utilizados para desarrollar y refinar los modelos de machine learning y visión por computadora de Aechelon. Este puesto apoya tanto al Grupo de Desarrollo Avanzado de Modelos como al Grupo de Visión Aplicada en Tiempo Real, garantizando que los conjuntos de datos para la detección, segmentación y clasificación de objetos sean precisos, consistentes y estén listos para producción.
El Especialista realiza anotaciones vectoriales detalladas, segmentación de imágenes y preparación de conjuntos de datos, cumpliendo con estrictos estándares de calidad. Dado que el rendimiento del modelo depende en gran medida de anotaciones de alta calidad, este puesto requiere una atención excepcional al detalle y una sólida comprensión de las imágenes geoespaciales.
Además de la creación de conjuntos de datos, el Especialista aprenderá conceptos básicos de machine learning y adquirirá experiencia operando herramientas y modelos de inferencia dentro del flujo de trabajo DAML, convirtiéndose en un contribuyente directo a la evaluación de modelos y a las mejoras del flujo de trabajo.
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Esta descripción del puesto no pretende ser una lista completa de actividades, deberes o responsabilidades que se requieren del empleado que ocupa este puesto. Los deberes, responsabilidades y actividades pueden ser cambiados o se pueden asignar otros en cualquier momento por la Compañía con aviso al empleado.
Shield AI es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Estamos comprometidos a proporcionar acceso y oportunidades a personas con discapacidad. Si usted es un candidato que no puede utilizar o acceder plenamente a nuestro proceso de solicitud debido a una discapacidad, Aechelon Technology le proporcionará una adaptación razonable. Por favor, envíe un correo electrónico a [email protected] para solicitar dicha adaptación, asegurándose de incluir una descripción detallada de la adaptación solicitada, su nombre y su método de contacto preferido.
RESPONSABILIDADES CLAVE
- Crear anotaciones vectoriales precisas y máscaras de segmentación para entrenar modelos de visión por computadora y detección de objetos.
- Realizar segmentación detallada de imágenes, etiquetando manualmente características en conjuntos de datos de imágenes grandes y variados.
- Seguir las directrices de anotación establecidas y mantener la coherencia en las AOI globales.
- Validar y refinar los resultados de detección automatizada; corregir errores o detecciones incompletas.
- Trabajar con el equipo de ML para comprender las necesidades de anotación, los casos extremos y los umbrales de calidad.
- Aprender a operar herramientas de inferencia de modelos y ayudar en la evaluación del rendimiento del modelo.
- Proporcionar comentarios sobre falsos positivos/negativos, debilidades de detección y ambigüedades de anotación.
- Mantener documentación estructurada de procesos de anotación, conjuntos de datos, definiciones de características y resultados de QA.
- Apoyar las mejoras en los flujos de trabajo de anotación y los pipelines de conjuntos de datos a través de refinamiento iterativo y pruebas.
- Asistir a múltiples grupos DAML según sea necesario, dependiendo de las demandas del conjunto de datos y los ciclos de desarrollo de modelos.
EXPECTATIVAS DE REPORTAR
El Especialista reporta conjuntamente a los gerentes de los grupos de Desarrollo Avanzado de Modelos y Visión Aplicada en Tiempo Real, dependiendo de la asignación del proyecto. Se esperan actualizaciones periódicas sobre el progreso del conjunto de datos, la calidad de la anotación, los bloqueos del flujo de trabajo y los hallazgos de la evaluación del modelo. Se espera que el Especialista cumpla con las cuotas de anotación manteniendo estrictos estándares de precisión y calidad.
CALIFICACIONES REQUERIDAS
- Experiencia en SIG, Teledetección, Análisis de Imágenes, Arte Digital, Fotografía o campo relacionado (se prefiere título, pero no es obligatorio si se tiene una sólida experiencia).
- Experiencia previa con anotación de imágenes, etiquetado de datos, extracción de características SIG o flujos de trabajo de segmentación.
- Capacidad para identificar visualmente características sutiles en imágenes con extrema precisión.
- Sólidas habilidades analíticas, de organización y de documentación.
- Capacidad para trabajar con grandes conjuntos de datos durante períodos prolongados manteniendo la precisión y el enfoque.
HABILIDADES Y HERRAMIENTAS REQUERIDAS
- Adobe Photoshop (Avanzado): Experiencia en creación de máscaras, trazado de polígonos, diferenciación de colores, flujos de trabajo de limpieza y edición de segmentación.
- Herramientas SIG (Intermedio+): Capacidad para trabajar en QGIS, ERDAS Imagine o Global Mapper para visualización espacial y soporte de anotación.
- Manejo de Datos Geoespaciales: Capacidad para trabajar con shapefiles, GeoPackages, conjuntos de datos ráster y otros formatos utilizados en flujos de trabajo de ML.
- Python (Básico-Intermedio): Capacidad para ejecutar scripts, realizar comprobaciones de datos y ayudar con tareas de preprocesamiento.
- Herramientas de Documentación: Dominio en el uso de Jupyter Notebook y Git para el seguimiento de notas de anotación y revisiones.
HABILIDADES Y HERRAMIENTAS ALTAMENTE DESEABLES
- Experiencia en la creación de conjuntos de datos de entrenamiento para modelos de machine learning, detección de objetos o segmentación de imágenes.
- Familiaridad con YOLO, PyTorch o fast.ai (conocimiento conceptual aceptable).
- Capacidad para crear scripts sencillos para automatizar pasos de anotación o tareas de preprocesamiento.
- Experiencia utilizando ChatGPT u otros LLMs para mejorar flujos de trabajo, generar scripts de ayuda o automatizar la documentación.
- Comprensión de características geoespaciales como vegetación, edificios, vehículos, aeronaves u otros elementos en tiempo de ejecución.
COMPENSACIÓN
$82,000 - 92,000 / año
El rango anterior es específico para CALIFORNIA y puede no ser aplicable a otras ubicaciones. La compensación final se basa en factores como las habilidades, calificaciones y experiencia del candidato.
Ofrecemos un paquete de compensación muy atractivo que incluye un salario base competitivo, participación en beneficios basada en el rendimiento de la empresa, plan 401k, y beneficios de salud pagados al 100% por el empleador (planes de seguro médico, dental, de visión, de vida, de incapacidad a corto y largo plazo, y de vida).
No se proporciona reembolso de reubicación.
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