आप AI सिस्टम को प्रशिक्षित करने और उनका मूल्यांकन करने के लिए उपयोग किए जाने वाले स्पीच डेटा का निर्माण और उसकी समीक्षा करेंगे। इस काम में ऑडियो रिकॉर्डिंग, कोड-स्विच स्पीच और ध्यानपूर्वक ट्रांसक्रिप्ट की समीक्षा शामिल है।
- एक भारतीय भाषा और अंग्रेज़ी में तैयार किए गए प्रॉम्प्ट और मुक्त बातचीत को रिकॉर्ड करना।
- ऐसी स्वाभाविक रिकॉर्डिंग तैयार करें जिनमें वक्ता दो भाषाओं के बीच स्वाभाविक रूप से बदलते हों, ठीक वैसे जैसे दो भाषाएँ जानने वाले लोग आपस में बातचीत करते हैं।
- रिकॉर्ड किए गए भाषण के ट्रांसक्रिप्ट की समीक्षा करना और उनमें सुधार करना।
- ऐसे ऑडियो की पहचान करना जो सुनने में स्वाभाविक लगता हो लेकिन अपने ट्रांसक्रिप्ट से मेल न खाता हो।
- रिकॉर्डिंग से जुड़े निर्देशों का पालन करना और स्पष्ट, उपयोगी ऑडियो बनाए रखना।
वेतन और आवश्यकताएं
यह निरंतर चलने वाले प्रोजेक्ट कार्य के साथ एक रिमोट, पूरी तरह से एसिंक्रोनस (asynchronous) स्वतंत्र ठेकेदार (independent contractor) की भूमिका है। आप न्यूनतम साप्ताहिक प्रतिबद्धता को पूरा करते हुए, हर हफ़्ते अपने हिसाब से काम के समय में बदलाव कर सकते हैं।
- वेतन: $20 से $40 प्रति घंटा, Stripe के माध्यम से साप्ताहिक भुगतान।
- समय: प्रति सप्ताह कम से कम 10 घंटे, कोई अधिकतम सीमा निर्धारित नहीं।
- स्थान: सूचीबद्ध देशों के उम्मीदवारों के लिए खुला है, जिनमें भारत, संयुक्त राज्य अमेरिका, कनाडा, यूनाइटेड किंगडम और ऑस्ट्रेलिया शामिल हैं।
- भाषा: कम से कम एक भारतीय भाषा (जैसे हिंदी, तमिल, तेलुगु, बंगाली, मराठी या कन्नड़) में पेशेवर स्तर पर धाराप्रवाह होना, साथ ही अंग्रेज़ी में भी पूर्ण रूप से पेशेवर स्तर पर धाराप्रवाह होना।
- उपकरण: रिकॉर्डिंग के लिए शांत वातावरण और एक माइक्रोफ़ोन जो स्पष्ट ऑडियो रिकॉर्ड कर सके।
- कौशल: अपनी आवाज़ रिकॉर्ड करने, प्रॉम्प्ट के निर्देशों का पूरी बारीकी से पालन करने और ट्रांसक्रिप्शन की छोटी-मोटी गलतियों को पहचानने में सहजता।
- मददगार अनुभव: वॉयस-ओवर, पॉडकास्टिंग, ऑडियो प्रोडक्शन, ट्रांसक्रिप्शन, डेटा एनोटेशन, या एक से अधिक भारतीय भाषाओं में प्रवाह।
प्रक्रिया कैसे काम करती है
अपने बायोडाटा (रेज़्यूमे) के साथ OpenTrain पर आवेदन करें, फिर हायरिंग साइट पर अपना आवेदन पूरा करें।
AI ट्रेनिंग कार्य के बारे में
एआई को सिखाने का काम वह इंसानी मेहनत है जो कई कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को तैयार करने में लगती है। लोग उदाहरणों को रिकॉर्ड करते हैं, उन्हें वर्गीकृत करते हैं, उनकी समीक्षा करते हैं और उनका मूल्यांकन करते हैं ताकि मॉडल बोली को बेहतर ढंग से समझ सकें और उपयोगी परिणाम दे सकें।