Muhammad S. - Datenannotator | FRATCH

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Pakistan

Erfahrungen

Sept. 2024 - Bis heute

1 Jahr 4 Monaten

Datenannotator

Turing

Erstellte kategoriespezifische Bildprompts und bewertete über 5.000 Modelloutputs anhand von Apples RLHF-Rubrik.
Entwickelte und wandte Prompt-Sets an; prüfte Grounding, Schlussfolgerungen und Compliance jeder Antwort nach strukturierten Vorgaben.
Führte Jailbreak-, Bias- und Prompt-Injection-Tests durch; protokollierte Fehler, Ineffizienzen und Randbedingungen.
Überprüfte Modelltranskriptionen und Intent-Ausrichtung; erstellte klare Ergebnisnotizen, gekennzeichnet als Erfolg / teilweise / Misserfolg.
Kennzeichnete auf Frame-Ebene Klicks, Ziehvorgänge und UI-Zustände; erzeugte zeitgestempelte Annotationen zur Schulung von Action-Sequence-GUI-Agenten durch Videoannotation.
Erstellte LaTeX-/Markdown-Ground-Truth-Paare für OCR-Modelle; prüfte jede Probe auf verlustfreies Parsen und Konsistenz.

AQI-Vorhersage für Lahore mit Machine-Learning-Modellen

Stellte einen 20-Jahres-Datensatz (2003–2022) aus dem Copernicus CAMS zusammen; fünf Schadstoffe plus Temperatur, über 65.000 Einträge.
Testete ARIMA, SARIMAX, STL-Decomposition und XGBoost im Praxistest; bewertete mit MSE und Dynamic-Time-Warping.
Wählte ARIMA (0,1,0) als bestes Modell und reduzierte den Prognosefehler um 30 % im Vergleich zu Alternativen; erstellte strukturierte Leistungsübersichten.

Sprachen

Urdu

Muttersprache

Englisch

Verhandlungssicher

Ausbildung

Okt. 2020 - Juni 2024

National University of Sciences and Technology

Bachelor in Ingenieurwesen · Ingenieurwesen · Islamabad, Pakistan

Zertifikate & Bescheinigungen

Machine-Learning-Spezialisierung

Stanford

Mathematik für maschinelles Lernen

Imperial College London

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