Anatomy / Medicine / Physiotherapy Student, հեռավար աշխատանք

Այս հայտարարությունը հրապարակել է micro1 ընկերությունը, փնտրվող պաշտոնը՝ Anatomy / Medicine / Physiotherapy Student։ Պաշտոնը «Այլ ուղղություններ» կատեգորիայից է և ամբողջովին հեռավար։ Ընկերությունը չի սահմանափակում թեկնածուի բնակության վայրը, ուստի կարող եք դիմել այնտեղից, որտեղ ապրում եք։

Գործատուն հրապարակել է վարձատրությունը՝ $15 - $80 ժամական։ Աշխատանքային ժամերի վերաբերյալ հայտարարությունը պայման չի դնում։

Այս թափուր աշխատատեղն անցել է ավտոմատ ստուգում. ցանկ չեն մտնում այն հայտարարությունները, որոնք պահանջում են օտարերկրյա աշխատանքի թույլտվություն, վիզայի հովանավորություն, որոշակի քաղաքացիություն կամ նշված երկրում բնակություն։

Role Title: Anatomy / Medicine / Physiotherapy Student Role Type: Contractor Location: Remote micro1 is engaging Anatomy / Medicine / Physiotherapy Students to contribute specialized knowledge on a customer’s advanced annotation project. In this role, you'll apply your expertise to help train next-generation AI systems. Your work will shape how models learn, reason, and perform through high-quality, real-world input. No prior experience in AI is required - your domain knowledge is what matters. Scope of Work

* Annotate hand and finger landmarks/keypoints using MediaPipe-style hand topology, ensuring accuracy and adherence to strict guidelines.

* Identify and mark anatomical joints, including the wrist, MCP (Metacarpophalangeal), PIP (Proximal Interphalangeal), DIP (Distal Interphalangeal), fingertips, and thumb-specific joints (CMC, MCP, IP, thumb tip).

* Precisely place landmarks following defined annotation protocols and specified tolerance thresholds.

* Infer and accurately annotate partially occluded or visually challenging joints and landmarks, reasoning through complex hand positions and object interactions.

* Interpret a wide range of hand poses, orientations, and perspectives to ensure consistent and high-quality annotations across varied image and video data.

* Review visual feedback, identify deviations from requirements, and make targeted corrections to maintain annotation quality at scale.

Originally posted on Himalayas