Especialista en Etiquetado de Datos para Entrenamiento de Modelos de IA en Contenido Multilingüe
Participación en proyectos de entrenamiento de Inteligencia Artificial enfocados en la mejora de modelos de lenguaje y reconocimiento visual mediante etiquetado y validación de datos. El trabajo consistió en clasificar textos, corregir etiquetas, validar respuestas generadas por IA y categorizar contenido en español e inglés para mejorar la precisión de modelos de aprendizaje automático. Las tareas realizadas incluyeron: - Etiquetado de datos textuales para clasificación semántica y análisis contextual. - Revisión y validación de resultados generados por modelos de IA. - Clasificación de contenido por intención, tema y sentimiento. - Anotación de imágenes para reconocimiento de objetos y categorización visual. - Corrección de inconsistencias lingüísticas en datasets multilingües. - Control de calidad mediante revisión cruzada y validación manual. Tamaño del proyecto: Más de 50,000 registros procesados entre texto e imágenes. Participación en proyectos remotos colaborativos con estándares internacionales. Trabajo con plataformas de anotación y etiquetado de datos. Medidas de calidad aplicadas: Revisión doble para asegurar precisión en el etiquetado. Consistencia en taxonomías y categorías definidas. Validación continua de datos antes de integración en datasets finales. Seguimiento de métricas de exactitud y reducción de errores.