
Специалист по аннотированию данных
Изучите их ссылки и остальную часть этого профиля, чтобы узнать, кто они. Zinn Hub держит профиль каждого Zinner открытым и прозрачным — так вы сможете построить доверие и нанять с уверенностью.
Abdelkader Khatir доказали свои навыки Zinn Hub и предоставили доказательства своей работы. Каждый проверенный Zinner проходит практическую проверку качества — так что вы можете нанимать с уверенностью.
🛡️ Проверено с September 2026
Я — внимательный к деталям специалист по аннотированию данных с опытом работы в области компьютерного зрения, структурирования наборов данных и рабочих процессов генеративного ИИ. У меня есть практический опыт аннотирования 2D-ограничивающих рамок для обнаружения транспортных средств с использованием CVAT, а также я генерировал и проверял выходные данные COCO 1.0 JSON для конвейеров машинного обучения.
Профессиональный опыт
Я имею степень BTS в области международного бизнеса от INSPF Tizi Ouzou, Алжир, и сертифицирован Google Cloud и Microsoft в области генеративного ИИ, больших языковых моделей и ответственного ИИ. Мой опыт работы в службе поддержки клиентов и переводов дал мне исключительное внимание к деталям, точность и строгое соблюдение инструкций — навыки, которые необходимы для высококачественного аннотирования данных.
Технические навыки
· Аннотирование и маркировка данных (2D-ограничивающие рамки, сегментация)
· CVAT (Инструмент аннотирования компьютерного зрения)
· Генерация и проверка формата COCO 1.0 JSON
· Обнаружение объектов и классификация изображений
· Контроль качества и проверка наборов данных
· Генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM)
· Подсказки ИИ и генерация контента
· Microsoft Excel и Google Workspace
· GitHub для контроля версий и управления проектами
Основные моменты портфолио
Я создал полный набор данных для обнаружения транспортных средств, аннотированный в формате COCO 1.0 с использованием CVAT. Этот проект демонстрирует мою способность обрабатывать сложные случаи, такие как окклюзия, фоновый шум и строгое выравнивание границ. Набор данных опубликован на GitHub и подходит для обучения моделей компьютерного зрения, таких как YOLO или Faster R-CNN.
Посмотреть мою работу: /khatirjuba-bot/Dataset_Vehicles_COCO
Языки
· Арабский: родной
· Французский: C2 (профессиональный)
· Английский: B2-C1 (выше среднего до свободного)
Почему стоит работать со мной?
Я надежен, самостоятелен и способен обеспечивать стабильное качество, соблюдая сроки. Мне комфортна повторяющаяся, сфокусированная работа и итеративная обратная связь. Я доступен для удаленных проектов по аннотированию данных, обучению ИИ, аннотированию видео и контролю качества.
Я стремлюсь создавать точные, чистые и хорошо структурированные наборы данных, готовые для конвейеров машинного обучения. Независимо от того, нужны ли вам аннотации для компьютерного зрения, обработки естественного языка или генеративного ИИ, я могу предоставить высококачественные результаты, соответствующие требованиям вашего проекта.
Я готов начать немедленно и могу адаптироваться к вашим рекомендациям и инструментам аннотирования. Давайте работать вместе, чтобы воплотить ваш проект ИИ в жизнь
Технологии и опыт, в которых специализируется этот фрилансер.
Области обслуживания, в которых доступен этот фрилансер.

Набор данных компьютерного зрения для обнаружения транспортных средств. Аннотированы 2D-ограничивающие рамки с использованием CVAT, сгенерированы файлы COCO 1.0 JSON для обучения ML. Обработаны окклюзия, фоновый шум и выравнивание границ.
Посмотреть детали →
Набор данных компьютерного зрения для обнаружения транспортных средств. Аннотированы 2D-ограничивающие рамки с использованием CVAT, сгенерированы файлы COCO 1.0 JSON для обучения ML. Обработаны окклюзия, фоновый шум и выравнивание границ.
Посмотреть детали →Создайте бесплатный аккаунт или войдите, чтобы напрямую связаться с этим фрилансером.
Войти / ЗарегистрироватьсяВойдите, чтобы получить доступ к своим панелям управления
Войти Создать аккаунтВаша корзина содержит товары от другого Zinner. Вы можете заказывать только у одного Zinner одновременно.
Вы хотите очистить корзину и добавить этот Zinn, или сначала оформить заказ с текущими товарами?
Получите приложение Zinn Hub
Уведомления · Более быстрый доступ · Полноэкранный режим
Нажмите Поделиться в вашем браузере
➜ Затем нажмите "Add to Home Screen"