AI Job Circular Data Annotation Job for India 2026 - ঘরে বসে আয় করুন

AI Job Circular Data Annotation Job for India

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) শিল্পে ডেটা অ্যানোটেশন এখন বিশ্বজুড়ে একটি দ্রুত বর্ধনশীল কর্মক্ষেত্র।

বিশ্বের যেকোনো প্রান্ত থেকে এই কাজ করা যায় – ঘরে বসে, নিজের সময়মতো।

OpenTrain AI (app.opentrain.ai) প্ল্যাটফর্মে প্রকাশিত একটি নতুন প্রজেক্টে ডেটা অ্যানোটেটর নিয়োগ দেওয়া হচ্ছে।

এই প্রজেক্টে ইনডোর রুমের ছবিতে দেয়াল ও মেঝের Instance Segmentation অ্যানোটেশন করতে হবে।

প্রতিটি লেবেলে $0.03 করে পেমেন্ট পাওয়া যাবে এবং মোট প্রজেক্ট আয় হতে পারে $30 পর্যন্ত।

নিচে সম্পূর্ণ চাকরির বিবরণ বাংলায় তুলে ধরা হলো।

চাকরির সংক্ষিপ্ত তথ্য

বিষয় তথ্য

প্রজেক্টের নাম Wall and Floor Instance Segmentation

কাজের ধরন ডেটা অ্যানোটেশন (AI Training Data)

লেভেল ইন্টারমিডিয়েট (Intermediate)

প্রতি লেবেলে পেমেন্ট $0.03 (প্রতি লেবেল)

মোট প্রজেক্ট আয় $30 (সম্ভাব্য)

কাজের সময় সাপ্তাহিক ৩৫ ঘণ্টা (১০ দিন)

প্রজেক্টের মেয়াদ: ১ মাসের কম

অ্যানোটেটর সংখ্যা ৪ জন প্রয়োজন

কাজের ধরন ফ্রিল্যান্স / রিমোট

লোকেশন গ্লোবাল যেকোনো দেশ থেকে আবেদন করা যাবে

সফটওয়্যার CVAT

প্রজেক্টের বিবরণ

এই AI Data Annotation Job-এর মূল লক্ষ্য হলো ইনডোর আবাসিক ও বাণিজ্যিক স্থানের উচ্চমানের পিক্সেল-নির্ভুল ইনস্ট্যান্স সেগমেন্টেশন ডেটাসেট তৈরি করা।

অ্যানোটেটরদের ব্যক্তিগত দেয়াল ও মেঝের সঠিক সীমানা চিহ্নিত করতে হবে।

অর্থাৎ একটি রুমে যদি একাধিক দেয়াল দৃশ্যমান থাকে (যেমন বাম দেয়াল, পেছনের দেয়াল, ডান দেয়াল), প্রতিটিকে আলাদা ইনস্ট্যান্স হিসেবে অ্যানোটেট করতে হবে।

অ্যানোটেশনের ক্লাস ও নিয়মাবলি

ক্লাস ১ – Wall (দেয়াল)

সংজ্ঞা: যেকোনো উল্লম্ব দেয়ালের সমতল যা রুম আলাদা করে বা ইনডোর পরিধি তৈরি করে।

পৃথকীকরণ নিয়ম: প্রতিটি আলাদা দেয়ালের সমতলকে পৃথক ইনস্ট্যান্স হিসেবে অ্যানোটেট করতে হবে।

দেয়াল আলাদা হয় তিনটি কারণে ত্রিমাত্রিক কোণে যেখানে দুটি দেয়ালের সমতল মিলিত হয়, কাঠামোগত স্তম্ভ বা প্রধান প্রসারণে এবং দরজার পথ, আর্চওয়ে বা রুম পরিবর্তনের জায়গায়।

বাদ দেওয়ার নিয়ম: দরজা, জানালা, ছবি, তাক বা আসবাবপত্র দেয়ালের অংশ হিসেবে লেবেল করা যাবে না। এই বস্তুগুলোর চারপাশে পলিগন তৈরি করতে হবে।

ক্লাস ২ – Floor (মেঝে)

সংজ্ঞা: রুমের হাঁটার পৃষ্ঠ বা মাটির সমতল।

পৃথকীকরণ নিয়ম: ওপেন-প্ল্যান স্থানে (যেমন কিচেন-লিভিং রুম ট্রানজিশন) মেঝের উপকরণ পরিবর্তন হলে (যেমন টাইলস থেকে হার্ডউড) বা স্পষ্ট কাঠামোগত থ্রেশহোল্ড থাকলে আলাদা ইনস্ট্যান্সে ভাগ করতে হবে।

বাদ দেওয়ার নিয়ম: রাগ, কার্পেট (ওয়াল-টু-ওয়াল কার্পেটিং ছাড়া), আসবাবের নিচের অংশ এবং মেঝে-মাউন্টেড অন্যান্য বস্তু মেঝের পলিগন থেকে বাদ রাখতে হবে।

বিস্তারিত অ্যানোটেশন গাইডলাইন

পিক্সেল নির্ভুলতা: পলিগন অবশ্যই সীমানা বরাবর শক্তভাবে আঁকতে হবে। সত্যিকারের সীমানা থেকে সর্বোচ্চ ±২-৩ পিক্সেল বিচ্যুতি গ্রহণযোগ্য।

ফোরগ্রাউন্ড অক্লুশন: কোনো বস্তু (যেমন চেয়ার বা গাছ) দেয়ালের সামনে দাঁড়িয়ে থাকলে দেয়ালের পলিগন বস্তুটির চারপাশে আঁকতে হবে।

যদি বস্তুটি একটি দেয়ালের সমতলকে দুটি দৃশ্যমান অংশে ভাগ করে, তাদের দুটি আলাদা পলিগন হিসেবে অ্যানোটেট করতে হবে।

স্তম্ভ ও কলাম: কাঠামোগত স্তম্ভ বা কলামকে আলাদা দেয়াল ইনস্ট্যান্স হিসেবে গণ্য করতে হবে।

সিলিং ও স্কার্টিং বোর্ড: স্কার্টিং বোর্ড দেয়ালের ইনস্ট্যান্সের অংশ হিসেবে অন্তর্ভুক্ত করতে হবে। সিলিং এই প্রজেক্ট থেকে বাদ।

মান নিয়ন্ত্রণ ও সেলফ-চেক লিস্ট

কাজ জমা দেওয়ার আগে নিজেই যাচাই করুন:

জুম লেভেল: জটিল সীমানা (যেমন চেয়ারের পা বা হাউসপ্ল্যান্ট) আঁকার সময় অন্তত ১৫০-২০০% জুম ইন করে কাজ করতে হবে।

ডেলিভারেবল ও ফরম্যাট

জমা দেওয়ার ফরম্যাট হবে Polygons বা Instance Masks – COCO JSON, Supervise.ly অথবা CSV পলিগন কোঅর্ডিনেটের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।

প্রতিটি আউটপুটে থাকবে: id (প্রতিটি পলিগনের ইউনিক আইডেন্টিফায়ার), class (wall বা floor) এবং instance_id (প্রতিটি রুম উপাদানের ইউনিক ট্র্যাকিং আইডি)।

কারা আবেদন করতে পারবেন?

এই AI Data Annotation Job for India-তে যেকোনো দেশ থেকে আবেদন করা যাবে। বিশেষভাবে ভারত, বাংলাদেশ ও অন্যান্য দক্ষিণ এশিয়ার ফ্রিল্যান্সাররা এই সুযোগ নিতে পারেন।

আবেদনকারীর যা থাকতে হবে: ছবির সীমানা শনাক্ত করার দক্ষতা, CVAT বা অনুরূপ অ্যানোটেশন সফটওয়্যার ব্যবহারের অভিজ্ঞতা (নতুনরাও শিখে নিতে পারবেন),

মনোযোগের সাথে পিক্সেল-নির্ভুল কাজ করার ক্ষমতা এবং সাপ্তাহিক ৩৫ ঘণ্টা কাজ করার সময় ও সক্ষমতা।