Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.
Pode ser 94. Pode ser 31.
O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.
DOSSIÊ MJ-1300 · ACESSO PARCIAL
Senior AI Trainer, Remote - Contract
Xperteez Technology
Esta é 1 de 75.637 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.
Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.
Encontrada há 3 horas
Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.
A conta que ninguém faz
Você, sozinho, numa noite
~20
vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.
O Monster Jobs, enquanto isso
75.637
vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.
Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.
Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.
RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA
Por que essa nota
Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:
O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.
A seu favor
O que do seu histórico pesa a favor aqui.
O que falta
O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.
1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.
Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (75.637 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.
O que você decide sobre cada vaga
Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.
Descrição da vaga
Role Title: Senior AI Trainer
Role Type: Contractor
Location: Remote
Required Skills
Video Annotation
Attention to Detail
Data Labeling
Video Annotation Tools
Time Management
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.
Key Responsibilities:
Review video footage of robotic arms executing assigned tasks, identifying key actions and outcomes with precision.
Apply detailed grading guidelines to accurately tag and annotate events, providing structured observations that improve model performance.
Mark precise timestamps for the start and end of key actions, transitions, and outcomes, ensuring frame-accurate segmentation of each video session.
Verify timestamp accuracy and alignment across annotations, correcting drift or inconsistencies between labeled events and the underlying footage.
Utilize video annotation tools and platforms to record findings and submit annotated datasets in alignment with project standards and milestones.
Collaborate with project trainers and contributors to resolve ambiguities, refine guidelines, and ensure annotation consistency across the team.
Participate in ongoing quality reviews, incorporating feedback to maintain rigorous annotation standards.
Required Skills and Qualifications:
Exceptional attention to detail and accuracy in reviewing and tagging visual data.
Strong written and verbal communication skills for effective collaboration, reporting, and timely updates on progress and challenges.
Demonstrated time management and self-organization abilities for independent, remote project participation.
Analytical and problem-solving mindset, with a proactive approach to resolving annotation challenges.
Preferred Qualifications:
Proven experience with video annotation, data labeling, or similar data-centric annotation projects.
Familiarity with video annotation tools and software platforms, including timeline-based interfaces for timestamping and event segmentation.
Experience with frame-level or timecode-based annotation (e.g., marking event boundaries, working with frame rates, or reviewing footage frame by frame).
Background in AI training, machine learning data preparation, or robotics projects (strongly preferred).
Originally posted on Himalayas
Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.
Por que criar conta agora
Leva 1 minuto
Envie o currículo e pronto. Sem formulário longo, sem questionário, sem teste.
Grátis de verdade
Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.
Já tem vaga esperando
75.637 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.