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Ana Isabel A.AI

Ana Isabel A.

Data annotator - Prompt writer - Quality Auditor

350 €/jour
Rémering, FR
0-2 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Ana Isabel

Freelancer dynamique avec plus de 10 ans d'expérience dans le secteur bancaire, j'ai récemment effectué une transition vers l'intelligence artificielle. Spécialisé dans la formation de l'IA, je contribue à divers projets d'annotation de données, de rédaction de requêtes et de réponses, de transcription et d'enregistrement audio. J'ai également une solide expérience en audits qualité en français. Passionné par l'amélioration continue, j'excelle dans les environnements collaboratifs à distance, avec de solides compétences en communication et en travail d'équipe. Mon objectif est de livrer un travail efficace et de haute qualité.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Néerlandais

    Capacité professionnelle limitée

  • Portugais

    Notions

En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance

Expériences

  • Outlier
    Gen AI Quality Auditor FR
    février 2024 - Aujourd'hui (2 ans et 4 mois)
    Auditeur qualité pour des projets d'IA en français, responsable du contrôle qualité sur diverses tâches telles que l'annotation de données, la rédaction de requêtes et de réponses. Évaluation de la précision et de la conformité des résultats, en prenant en compte les différentes variations linguistiques du français (Canada, France, Belgique, Suisse), afin de garantir que la qualité des données respecte les exigences du projet et les attentes du client final.
  • RWS
    Data annotator FR
    janvier 2024 - Aujourd'hui (2 ans et 5 mois)
    Participation régulière à divers projets de formation en IA, incluant des tâches telles que la transcription (image vers texte), l'annotation de données et l'évaluation des résultats des modèles afin de garantir la précision des données et d'améliorer les performances globales.
  • SUMMA LINGUAE
    Data annotator
    décembre 2024 - décembre 2024
    Annotation et étiquetage de données pour entraîner et améliorer les modèles d'IA, en garantissant la précision, la cohérence et la qualité des données.

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