Zinn Hub
0
Ваша корзина
0

Абделькадер Хатир

Специалист по аннотированию данных

📍 Located in: Алжир 🕐
🎯🤝 Открыт для разовой или долгосрочной работы ⏱️ Доступно 30 часов/неделю 🌐 Могу работать в вашем часовом поясе
👤 Фрилансер
✔ Проверено
⭐ Уровень Zinner 1
🔗 Найти Abdelkader Khatir онлайн
🔍

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.

💰 Цены
Обычная почасовая ставка: $17.00/час
Заинтересованы в проектах стоимостью: $50.00 – $500.00
🔒 Платежи надежно хранятся Zinn Hub до вашего удовлетворения · Карты, PayPal, Криптовалюта и многое другое · Без комиссий для покупателя
✓

Навыки, проверенные Zinn Hub

Проверенный Zinner

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

Участник с
Sep 2026
Объявления Zinn
0
Последняя активность
3 weeks назад

О нас

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

Навыки

Технологии и опыт, в которых специализируется этот фрилансер.

Категории

Области обслуживания, в которых доступен этот фрилансер.

Портфолио

Набор данных для обнаружения транспортных средств – COCO 1.0 (аннотация CVAT)

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 для обнаружения транспортных средств – COCO 1.0 (аннотация CVAT)

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 →
📤 Поделиться этим профилем
𝕏 Поделиться LinkedIn Facebook WhatsApp Telegram

Получите приложение Zinn Hub

Уведомления · Более быстрый доступ · Полноэкранный режим

Нажмите Поделиться в вашем браузере

➜ Затем нажмите "Add to Home Screen"