#49426 Video Annotation & Data Labeling Project

#49426 Video Annotation & Data Labeling Project

Vollzeit Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Arbeite an einem spannenden AI-Datenprojekt zur Videoannotation und -beschriftung.
  • Unternehmen: Partnerunternehmen mit Fokus auf innovative KI-Lösungen.
  • Vorteile: Verdiene zwischen 2,00 und 5,00 USD pro Stunde und erhalte einen Bonus nach der Zertifizierung.
  • Weitere Informationen: Strukturierte Einarbeitung und Zugang zu höher bezahlten Projekten für erfolgreiche Mitwirkende.
  • Warum dieser Job: Trage zur Entwicklung der nächsten Generation von KI-Modellen bei und arbeite flexibel.
  • Qualifikationen: Aufmerksamkeit für Details und starke Englischkenntnisse sind erforderlich.

This position is listed on behalf of a partner company, who manages all applications and next steps.

Our partner is looking for a #49426 Video Annotation & Data Labeling Project based in Germany.

Join a long-term AI data project focused on transforming video content into high-quality training data for advanced AI systems.

You will work on video captioning, timeline segmentation, action labeling, and AI-generated content verification.

The role requires exceptional attention to detail and the ability to describe only what can be objectively verified on screen.

You will follow precise annotation guidelines while maintaining strong accuracy, consistency, and productivity.

Successful contributors can gain priority access to more advanced and higher-paid AI data projects.

The project provides structured onboarding and certification to help you master the required workflows and quality standards.

It is an opportunity to contribute directly to the development and improvement of next-generation AI models while working within a quality-focused environment.

  • Accountabilities
  • Write concise 1–2 sentence summaries of video action sequences using simple, objective English and following strict annotation guidelines.
  • Segment video timelines into discrete, action-based sections, ensuring a minimum of 2–3 segments per task with no gaps or overlaps.
  • Create action labels using simple present tense and describe only actions that are directly and visually verifiable.
  • Review and edit AI-generated captions to ensure accuracy, consistency, and compliance with project guidelines.
  • Identify and correct inconsistencies or inaccuracies in automatically generated annotations.
  • Maintain a high level of annotation quality, targeting benchmark accuracy of 85–90% or higher.
  • Complete annotation workflows efficiently, with an expected productivity benchmark of approximately 4 minutes per minute of video.
  • Use keyboard shortcuts and established workflow tools to complete tasks efficiently.
  • Run required background screen-recording software during task execution.
  • Follow all project procedures, productivity expectations, quality standards, and certification requirements.
  • Maintain concentration and consistency throughout repetitive, detail-oriented annotation tasks.

Requirements

  • Strong attention to detail and a demonstrated ability to identify subtle differences or inconsistencies in visual content.
  • Ability to describe only what is visibly observable without assumptions, interpretations, or inferred information.
  • Strong written English skills and the ability to communicate actions using clear, simple, and consistent language.
  • Ability to follow detailed guidelines precisely and apply the same rules consistently across a large volume of tasks.
  • Strong accuracy and quality orientation, with the ability to achieve and maintain an 85–90%+ benchmark accuracy level.
  • Ability to work efficiently toward productivity targets and complete a 1-minute video annotation workflow in approximately 4 minutes.
  • Comfortable learning and using keyboard shortcuts and structured digital workflows.
  • Ability to run background screen-recording software while completing assigned tasks.
  • Strong focus and discipline when working on repetitive, quality-sensitive activities.
  • Comfortable working independently within a structured, process-driven environment.
  • Willingness to complete an approximately 3-hour certification and onboarding process.
  • Ability to review training materials, complete practice tasks, and successfully pass 5 certification tasks within the required 4-minute-per-video time limit.

Benefits

  • Competitive project-based rate of

$2.00–$5.00 per hour , depending on verified quality and productivity.

One-time $10 bonus via Pay Pal after successfully completing the certification process.

  • Access to upcoming batches of paid annotation tasks after certification.
  • Priority access to more advanced and higher-paid AI data projects for successful contributors.
  • Structured onboarding with guidelines, training videos, practice tasks, and certification support.
  • Opportunity to build practical experience in AI data annotation, video understanding, model evaluation, and AI quality assurance.
  • Flexible task-based work within a long-term AI data project.
  • Payments processed securely through

Pay Pal .

How Jobgether works

We use an

AI-powered matching process to ensure your application is reviewed quickly, objectively, and fairly against the role's core requirements.

Our system identifies the top-fitting candidates, and this shortlist is then shared directly with the hiring company.

The final decision and next steps (interviews, assessments) are managed by their internal team.

We appreciate your interest and wish you the best!

Why Apply Through Jobgether?

Data Privacy Notice

By submitting your application, you acknowledge that Jobgether will process your personal data to evaluate your candidacy and share relevant information with the hiring employer.

This processing is based on legitimate interest and pre-contractual measures under applicable data protection laws (including GDPR).

You may exercise your rights (access, rectification, erasure, objection) at any time.

#LI-CL1

We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information.

These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment.

Final hiring decisions are ultimately made by humans.

If you would like more information about how your data is processed, please contact us.

#49426 Video Annotation & Data Labeling Project Arbeitgeber: Jobgether

Jobgether ist ein hervorragender Arbeitgeber, der kreative Talente in der Schweiz anzieht. Mit flexiblen Arbeitsbedingungen, 20 Urlaubstagen und umfassender medizinischer Versicherung bietet das Unternehmen nicht nur ein unterstützendes und innovatives Arbeitsumfeld, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Hier haben Sie die Chance, in einem dynamischen Team zu arbeiten und Ihre kreativen Ideen in die Tat umzusetzen.

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Kontaktdaten:

Jobgether Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so #49426 Video Annotation & Data Labeling Project erhalten könntest

Wende dich an die richtigen Communities

Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.

Präsentiere deine Daten-Projekte

Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!

Nimm an Meetups und Hackathons teil

Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.

Direkte Bewerbungen über unsere Seite

Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Jobgether zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um #49426 Video Annotation & Data Labeling Project mit Bravour zu bestehen

Aufmerksamkeit für Details
Fähigkeit zur objektiven Beschreibung
Starke schriftliche Englischkenntnisse
Präzise Befolgung von Richtlinien
Hohe Genauigkeit und Qualitätsorientierung
Effiziente Arbeitsweise
Vertrautheit mit Tastenkombinationen

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.

Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!

Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!

Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als #49426 Video Annotation & Data Labeling Project bei Jobgether gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobgether vorbereitet

Bereite deine technischen Skills vor

In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!

Verschaffe dir einen Überblick über Projekte

Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!

Vorbereitung auf case studies

In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!

Zeige deine Leidenschaft für Daten

Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Jobgether entscheidend sein!