Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
AAppen
Сидней, Австралия2 месяца назад
We’re seeking a Data Collection Supervisor to support a variety of video-based data collection projects that help train the next generation of AI models. This individual contributor role is ideal for someone who enjoys working with people, has a knack for technology, and wants a flexible part-time opportunity close to the city.
As a Data Collection Supervisor, you’ll guide participants through video recording tasks, troubleshoot equipment and software, and make sure everything runs smoothly from start to finish. Some sessions will take place in specific lighting conditions (such as after dark or late afternoon), so flexibility is important.
This is a casual hourly role and will be based on project requirements. Most weeks will involve a minimum of two to three days of work (15-21 hours of work per week) but there may be quiet periods.
We are looking for
Apply now. Shortlisted applicants will be asked to register as a participant on one of our projects, so you can understand how a data collection session runs.
At Appen, we foster a culture of innovation, collaboration, and excellence. We value curiosity, accountability, and a commitment to delivering the highest quality AI solutions for frontier models.
You’ll work on complex challenges that shape the future of AI across industries and geographies, alongside talented people in a culture that values humility over ego. You’ll have the flexibility to deliver in a way that works for you and your team, supported by tools, resources, and development opportunities to continue to build your capability over time.
Appen has been a leader in AI training data for over 30 years. We specialise in human generated data to train, fine tune, and evaluate models across generative AI, large language models, computer vision, and speech recognition. Our AI assisted data annotation platform and global crowd of more than 1 million contributors in over 200 countries support model pre training, supervised fine tuning, evaluation and benchmarking, safety and red teaming, and multilingual global expansion.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 32 до 60
Формат работы
Офис
Тип занятости
Частичная занятость
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Мы ищем супервайзера по сбору данных для поддержки различных проектов по сбору видеоданных, которые помогают обучать следующее поколение моделей ИИ. Эта индивидуальная роль идеально подходит для того, кто любит работать с людьми, обладает техническими навыками и хочет гибкую частичную занятость недалеко от города.
В качестве супервайзера по сбору данных вы будете руководить участниками в задачах видеозаписи, устранять неполадки оборудования и программного обеспечения, а также следить за тем, чтобы все проходило гладко от начала до конца. Некоторые сеансы будут проходить в особых условиях освещения (например, после наступления темноты или поздно вечером), поэтому важна гибкость.
В Appen мы развиваем культуру инноваций, сотрудничества и совершенства. Мы ценим любознательность, ответственность и стремление предоставлять высококачественные решения для ИИ для передовых моделей.
Вы будете работать над сложными задачами, которые формируют будущее ИИ в различных отраслях и регионах, вместе с талантливыми людьми в культуре, которая ценит скромность больше, чем эго.
Appen является лидером в области данных для обучения ИИ более 30 лет. Мы специализируемся на данных, сгенерированных людьми, для обучения, доводки и оценки моделей в области генеративного ИИ, больших языковых моделей, компьютерного зрения и распознавания речи. Наша платформа аннотирования данных с поддержкой ИИ и глобальная сеть из более чем 1 миллиона участников в более чем 200 странах поддерживают предварительное обучение моделей, supervised fine tuning, оценку и бенчмаркинг, red teaming для обеспечения безопасности и многоязычное глобальное расширение.
Мы ищем:
Это неформальная почасовая работа, основанная на требованиях проекта. Большинство недель будут включать минимум два-три рабочих дня (15-21 часов работы в неделю), но могут быть и периоды затишья.
У вас будет гибкость в работе, которая подходит вам и вашей команде, при поддержке инструментов, ресурсов и возможностей для развития, чтобы продолжать совершенствовать свои навыки со временем.