Gizem U.-Bilinguale Fachkraft für KI-Datenannotation und Qualitätsprüfung
Tagessatz prüfen
Erfahrungen
Data Labeler → Reviewer
Alignerr
- Nach konstant genauen und richtlinienkonformen Annotationen von Labeler zu Reviewer befördert und Verantwortung für die Prüfung der Arbeit anderer Labeler übernommen.
- Die Qualität von LLM-Antworten in englischsprachigen Datensätzen mit Labelbox annotiert und bewertet sowie strukturierte Bewertungsraster zur Beurteilung von Genauigkeit, Ton und Einhaltung der Aufgabenrichtlinien angewendet.
- Als Reviewer die Einreichungen anderer Labeler auf Genauigkeit und Konsistenz bei Aufgaben zur LLM-Bewertung, Transkription und Audioannotation geprüft und Fehler sowie Sonderfälle markiert, bevor die Daten weiterverarbeitet wurden.
- Auf der Plattform 1,000+ Datenzeilen gekennzeichnet und geprüft und eine allgemeine QA-Genauigkeitsrate von 85% gehalten.
- Durch genaue Lektüre und bilinguale Beurteilung subtile Unstimmigkeiten bei Ton, Sprachregister und Befolgung von Anweisungen in großen Inhaltsmengen erkannt.
Videoannotator Tier 3
Atlas Capture
- Komplexe Objekt- und Aktionskennzeichnungen in Videodatensätzen auf Tier 3-Ebene durchgeführt und schwierigere Annotationsfälle bearbeitet, die präzise Beurteilungen erforderten.
- Detaillierte Annotationsrichtlinien konsistent auf Videoframes angewendet und Genauigkeit bei anspruchsvollen Aufgaben zur Erkennung von Objekten und Aktionen gewährleistet.
Design
- Web-, UI- und visuelle Markenmaterialien innerhalb etablierter Designsysteme und Styleguides gestaltet und Konsistenz über Print-, Web- und digitale Formate hinweg gewährleistet.
Übersetzung, Lokalisierung und Inhaltsprüfung
Anonymous Çeviri
- Englische SpielDialoge und UI-Texte anhand detaillierter Styleguides ins Türkische geprüft und lokalisiert und dabei Terminologie und Ton über Hunderte Inhaltszeilen hinweg konsistent gehalten.
- Entwurfsübersetzungen auf Ton, Sprachregister und kulturelle Passung geprüft und inkonsistente oder mehrdeutige Formulierungen vor der Freigabe markiert — dieselbe genaue, richtlinienbasierte Beurteilung, die bei der Prüfung von KI-Trainingsdaten entscheidend ist.
- Strukturierte Qualitätskontrollen der fertigen Übersetzungen durchgeführt und die Sprache für Spielende an einen natürlichen Sprachfluss und den kulturellen Kontext angepasst.
Full-Stack-Entwicklung
- Backend- und Frontend-Systeme in Python, C++, C# und JavaScript nach festgelegten funktionalen Anforderungen entwickelt und gewartet.
- Änderungen mit einer konsequenten, detailorientierten Arbeitsweise über iterative Releases hinweg debuggt, getestet und dokumentiert.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT).
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Qualitätssicherung.
Zusammenfassung
Bilinguale (Englisch/Türkisch) Spezialistin für Datenannotation mit praktischer Erfahrung in der Kennzeichnung, Bewertung und Prüfung von Daten für KI-Trainingspipelines sowie einem Hintergrund in Softwareentwicklung, Design und Spielelokalisierung. Bei Alignerr von Labeler zur Reviewer befördert, dank konstant genauer und richtlinienbasierter Bewertungen bei Aufgaben zur Bewertung von LLM-Antworten, Transkription und Audioannotation. Arbeitet sicher selbstständig nach strukturierten Bewertungsrastern und Qualitätsstandards und kann sich dank technischer Grundlagen schnell in neue Annotationstools und -plattformen einarbeiten.
Fähigkeiten
- Daten- Und InhaltsprüFung: Datenannotation Und -Kennzeichnung, Bewertung Von Llm-Antworten, QualitäTssicherung (Qa), Labelbox, Anwendung Von Richtlinien/Bewertungsrastern/Styleguides, Markierung Von Unstimmigkeiten Und Fehlern, Strukturierte Und Unstrukturierte Daten, Transkription, Audioannotation, Videoannotation (Kennzeichnung Von Objekten/Aktionen), Genauigkeit Und Konsistenz
- Sprache Und Lokalisierung: ÜBersetzung Und Lokalisierung (En ↔ Tr), Bilinguale InhaltsprüFung, Anpassung Von Ton Und Sprachregister, Anpassung Von Dialogen Und Ui-Texten, Anpassung An Kulturelle Kontexte
- Technisch: Python, C++, C#, Javascript, Php, React, Html, Css, Git-Versionsverwaltung, Debugging Und Qa-Tests
- Design Und Web: Figma, Adobe Illustrator, Photoshop, Procreate, Web-/Ui-Design Nach Markenrichtlinien
- Arbeitsweise: Analytisches Und Strukturiertes Denken, Klare Schriftliche Kommunikation, Befolgung Komplexer Mehrstufiger Richtlinien, SelbststäNdige Organisation Der Remote-Arbeit
Sprachen
Statistiken
Erfahrung
Fachkenntnisse
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Gizem ist in İzmir, Türkei ansässig.
Gizem spricht folgende Sprachen: Türkisch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher).
Gizem hat mindestens 9 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Gizem in mindestens 5 verschiedenen Rollen und für 3 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 9 Monate. Beachten Sie, dass Gizem möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Gizem gut geeignet für Rollen wie: Data Labeler → Reviewer, Videoannotator Tier 3, Design.
Die neueste Position von Gizem ist Data Labeler → Reviewer bei Alignerr.
In den letzten Jahren hat Gizem für Alignerr und Atlas Capture gearbeitet.
Gizem hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT).
Gizem hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Qualitätssicherung.
Gizem hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT) gearbeitet.
Gizem hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Qualitätssicherung gearbeitet.
Die Verfügbarkeit von Gizem muss bestätigt werden.
Tagessatzverteilung
Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freelancer in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.
Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 9 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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