Muhammad S.
Datenannotator
Erfahrungen
Sept. 2024 - Bis heute
1 Jahr 3 MonatenDatenannotator
Turing
- Verfasste kategoriespezifische Bild-Prompts und bewertete über 5000 Modellausgaben mit Apples RLHF-Raster.
- Erstellte und wandte Prompt-Sets an; bewertete für jede Antwort Verankerung, Schlussfolgerung und Regelkonformität nach strukturierten Vorgaben.
- Führte Jailbreak-, Bias- und Prompt-Injection-Tests durch; protokollierte Fehler, Ineffizienzen und Grenzfälle.
- Überprüfte Modell-Transkriptionen und Intent-Ausrichtung; erstellte klare Ergebnisnotizen, markiert als Erfolg / Teilerfolg / Misserfolg.
- Kennzeichnete Frame-für-Frame Klicks, Drags und UI-Zustände; erstellte zeitgestempelte Annotationen, um GUI-Agenten für Aktionsfolgen via Videoannotation zu trainieren.
- Erstellte LaTeX/Markdown-Ground-Truth-Paare für OCR-Modelle; prüfte jede Probe per QA auf verlustfreies Parsen und Konsistenz.
Vorhersage des Luftqualitätsindex (AQI) der Stadt Lahore mit Machine-Learning-Modellen
- Erstellte einen 20-jährigen Datensatz (2003–2022) aus Copernicus CAMS; fünf Schadstoffe plus Temperatur, über 65.000 Zeilen.
- Testete ARIMA, SARIMAX, STL-Zerlegung und XGBoost im Vergleich; bewertete mit MSE und Dynamic Time Warping.
- Wählte ARIMA(0,1,0) als bestes Modell und verringerte den Prognosefehler im Vergleich zu Alternativen um 30 %; erstellte strukturierte Leistungszusammenfassungen.
Sprachen
Urdu
MutterspracheEnglisch
VerhandlungssicherAusbildung
Okt. 2020 - Juni 2024
National University of Sciences and Technology
Bachelor in Ingenieurwesen · Ingenieurwesen · Islamabad, Pakistan
Zertifikate & Bescheinigungen
Spezialisierung Maschinelles Lernen
Stanford
Mathematik für Maschinelles Lernen
Imperial College London
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