Zinn Hub
0
Ваш кошик
0

Абделькадер Хатір

Спеціаліст з анотування даних

📍 Located in: Алжир 🕐
🎯🤝 Відкритий до одноразової або довгострокової роботи ⏱️ 30 год/тиждень доступно 🌐 Може працювати у вашому часовому поясі
👤 Фрілансер
✔ Перевірено
⭐ Рівень Zinner 1
🔗 Знайти Abdelkader Khatir онлайн
🔍

Ознайомтеся з їхніми посиланнями та рештою цього профілю, щоб дізнатися, хто вони. Zinn Hub зберігає профіль кожного Zinner відкритим і прозорим — щоб ви могли будувати довіру та наймати з упевненістю.

💰 Ціни
Звичайна погодинна ставка: $17.00/год
Зацікавлені в проєктах вартістю: $50.00 – $500.00
🔒 Платежі надійно зберігаються Zinn Hub, доки ви не будете задоволені · Картки, PayPal, Crypto та інше · Без комісій для покупців
✓

Навички перевірені Zinn Hub

Перевірений Zinner

Abdelkader Khatir довів свої навички Zinn Hub і надав докази своєї роботи. Кожен перевірений Zinner проходить практичну перевірку якості — тож ви можете наймати з упевненістю.

🛡️ Перевірено з September 2026

Учасник з
Sep 2026
Перелічені Zinns
0
Остання активність
3 weeks тому

Про нас

Я спеціаліст з анотування даних, орієнтований на деталі, з досвідом у комп'ютерному зорі, структуруванні наборів даних та робочих процесах генеративного ШІ. Маю практичний досвід анотування 2D обмежувальних рамок для виявлення транспортних засобів за допомогою CVAT, а також генерував та перевіряв вихідні дані COCO 1.0 JSON для конвеєрів машинного навчання.

Професійний досвід

Я маю ступінь BTS з міжнародного бізнесу від INSPF Tizi Ouzou, Алжир, і сертифікований Google Cloud та Microsoft у галузі генеративного ШІ, великих мовних моделей та відповідального ШІ. Мій досвід у підтримці клієнтів та перекладі дав мені виняткову увагу до деталей, точність та суворе дотримання інструкцій — навички, які є важливими для високоякісного анотування даних.

Технічні навички

· Анотування та маркування даних (2D обмежувальні рамки, сегментація)
· CVAT (Інструмент анотування комп'ютерного зору)
· Генерація та перевірка формату COCO 1.0 JSON
· Виявлення об'єктів та класифікація зображень
· Контроль якості та перевірка наборів даних
· Генеративний ШІ та великі мовні моделі (LLM)
· Підказки ШІ та генерація контенту
· Microsoft Excel та Google Workspace
· GitHub для контролю версій та управління проектами

Основні моменти портфоліо

Я створив повний набір даних для виявлення транспортних засобів, анотований у форматі COCO 1.0 за допомогою CVAT. Цей проект демонструє мою здатність обробляти складні випадки, такі як оклюзія, фоновий шум та суворе вирівнювання меж. Набір даних опубліковано на GitHub і підходить для навчання моделей комп'ютерного зору, таких як YOLO або Faster R-CNN.

Переглянути мою роботу: /khatirjuba-bot/Dataset_Vehicles_COCO

Мови

· Арабська: рідна
· Французька: C2 (вільне володіння)
· Англійська: B2-C1 (вище середнього до вільного володіння)

Чому варто працювати зі мною?

Я надійний, самостійний і здатний забезпечувати стабільну якість, дотримуючись термінів. Мені комфортно працювати з повторюваною, зосередженою роботою та ітеративним зворотним зв'язком. Я доступний для віддалених проектів з анотування даних, навчання ШІ, анотування відео та контролю якості.

Я прагну створювати точні, чисті та добре структуровані набори даних, готові для конвеєрів машинного навчання. Незалежно від того, чи потрібні вам анотації для комп'ютерного зору, обробки природної мови або генеративного ШІ, я можу надати високоякісні результати, які відповідають вимогам вашого проекту.

Я готовий розпочати негайно і можу адаптуватися до ваших рекомендацій та інструментів анотування. Давайте працювати разом, щоб втілити ваш проект ШІ в життя

Навички

Технології та досвід, на яких спеціалізується цей фрілансер.

Категорії

Області послуг, доступні для цього фрілансера.

Портфоліо

Набір даних для виявлення транспортних засобів – COCO 1.0 (анотація CVAT)

Набір даних комп'ютерного зору для виявлення транспортних засобів. Анотовані 2D обмежувальні рамки за допомогою CVAT, згенеровані файли COCO 1.0 JSON для навчання ML. Оброблені оклюзія, фоновий шум та вирівнювання меж.

Переглянути деталі →

Набір даних для виявлення транспортних засобів – COCO 1.0 (анотація CVAT)

Набір даних комп'ютерного зору для виявлення транспортних засобів. Анотовані 2D обмежувальні рамки за допомогою CVAT, згенеровані файли COCO 1.0 JSON для навчання ML. Оброблені оклюзія, фоновий шум та вирівнювання меж.

Переглянути деталі →
📤 Поділитися цим профілем
𝕏 Поділитися LinkedIn Facebook WhatsApp Телеграм

Отримайте додаток Zinn Hub

Сповіщення · Швидший доступ · Повний екран

Натисніть Поділитися у вашому браузері

➜ Потім натисніть "Додати на головний екран"