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Abdelkader Khatir

Specialista in annotazione dati

📍 Located in: Algeria 🕐
🎯🤝 Aperto a lavori una tantum o a lungo termine ⏱️ 30 ore/settimana disponibili 🌐 Può lavorare nel tuo fuso orario
👤 Freelancer
✔ Verificato
⭐ Livello Zinner 1
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💰 Prezzi
Tariffa oraria usuale: $17.00/ora
Interessato a progetti valutati: $50.00 – $500.00
🔒 Pagamenti tenuti al sicuro da Zinn Hub finché non sei soddisfatto · Carte, PayPal, Cripto e altro · Nessuna commissione per l'acquirente
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Competenze verificate da Zinn Hub

Zinner verificato

Abdelkader Khatir ha dimostrato le proprie competenze a Zinn Hub e fornito prove del proprio lavoro. Ogni Zinner verificato supera una revisione pratica di garanzia della qualità — così puoi assumere con fiducia.

🛡️ Verificato dal September 2026

Membro dal
Sep 2026
Zinns elencati
0
Ultima attività
3 weeks fa

Chi Siamo

Sono uno specialista in annotazione dati attento ai dettagli, con esperienza in visione artificiale, strutturazione di dataset e flussi di lavoro di IA generativa. Ho esperienza pratica nell'annotazione di bounding box 2D per il rilevamento di veicoli utilizzando CVAT, e ho generato e convalidato output JSON COCO 1.0 per pipeline di machine learning.

Background professionale

Ho un BTS in Commercio Internazionale presso l'INSPF Tizi Ouzou, Algeria, e sono certificato da Google Cloud e Microsoft in IA Generativa, Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni e IA Responsabile. Il mio background nel supporto clienti e nella traduzione mi ha fornito un'eccezionale attenzione ai dettagli, precisione e rigorosa conformità alle linee guida — competenze essenziali per l'annotazione di dati di alta qualità.

Competenze tecniche

· Annotazione ed etichettatura dei dati (bounding box 2D, segmentazione)
· CVAT (Computer Vision Annotation Tool)
· Generazione e convalida del formato JSON COCO 1.0
· Rilevamento di oggetti e classificazione di immagini
· Controllo qualità e convalida del dataset
· IA generativa e modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)
· Prompting AI e generazione di contenuti
· Microsoft Excel e Google Workspace
· GitHub per il controllo della versione e la gestione dei progetti

Punti salienti del portfolio

Ho creato un dataset completo per il rilevamento di veicoli annotato in formato COCO 1.0 utilizzando CVAT. Questo progetto dimostra la mia capacità di gestire casi complessi come l'occlusione, il rumore di fondo e l'allineamento rigoroso dei confini. Il dataset è pubblicato su GitHub ed è adatto per l'addestramento di modelli di visione artificiale come YOLO o Faster R-CNN.

Visualizza il mio lavoro: /khatirjuba-bot/Dataset_Vehicles_COCO

Lingue

· Arabo: Madrelingua
· Francese: C2 (Competente)
· Inglese: B2-C1 (Intermedio-avanzato a Fluente)

Perché Lavorare Con Me?

Sono affidabile, autonomo e in grado di fornire una qualità costante rispettando le scadenze. Mi trovo a mio agio con lavori ripetitivi e focalizzati e con feedback iterativi. Sono disponibile per progetti remoti di annotazione dati, addestramento AI, annotazione video e controllo qualità.

Mi impegno a produrre dataset accurati, puliti e ben strutturati, pronti per le pipeline di machine learning. Che tu abbia bisogno di annotazioni per la visione artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale o l'IA generativa, posso fornire risultati di alta qualità che soddisfano i requisiti del tuo progetto.

Sono disponibile per iniziare immediatamente e posso adattarmi alle tue linee guida e strumenti di annotazione. Lavoriamo insieme per dare vita al tuo progetto AI

Competenze

Tecnologie e competenze in cui questo freelancer è specializzato.

Categorie

Aree di servizio per le quali questo freelancer è disponibile.

Portfolio

Dataset per il rilevamento di veicoli – COCO 1.0 (Annotazione CVAT)

Dataset di visione artificiale per il rilevamento di veicoli. Bounding box 2D annotate utilizzando CVAT, file JSON COCO 1.0 generati per l'addestramento ML. Gestite occlusione, rumore di fondo e allineamento dei confini.

Visualizza dettagli →

Dataset per il rilevamento di veicoli – COCO 1.0 (Annotazione CVAT)

Dataset di visione artificiale per il rilevamento di veicoli. Bounding box 2D annotate utilizzando CVAT, file JSON COCO 1.0 generati per l'addestramento ML. Gestite occlusione, rumore di fondo e allineamento dei confini.

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