Remote Data Annotation Jobs Madrid (Full-Time, Remote) Join production-grade AI/ML training workflows by labeling and evaluating data used to improve model performance across NLP, computer vision, and content safety systems. You will follow strict...
Remote Data Annotation Jobs Madrid (Full-Time, Remote)
Join production-grade AI/ML training workflows by labeling and evaluating data used to improve model performance across NLP, computer vision, and content safety systems. You will follow strict rubrics and maintain strong annotation guidelines compliance to protect training data quality for LLM training pipelines.
Key Responsibilities
Execute structured annotation tasks: classification, ranking, span labeling, and named entity recognition (NER)
Perform LLM evaluation and prompt evaluation (helpfulness, factuality, groundedness, instruction-following)
Contribute to RLHF workflows via preference judgments, rationale writing, and comparative response evaluation
Run QA evaluation through self-checks, peer reviews, and audit responses
Document edge cases, track error patterns, and propose guideline clarifications to reduce variance
Projects and Task Types
Multilingual NER and text labeling
Content safety labeling aligned to policy taxonomies
Computer vision annotation (bounding boxes, segmentation, image-text alignment) as needed
Calibration sets and inter-review agreement improvement activities
Required Qualifications
Experience with guideline-based labeling, evaluation frameworks, QA, data operations, or similar rubric-driven work
Ability to interpret complex guidelines and apply consistent decisions at scale
Comfort with web-based annotation tools, task queues, and documentation of edge cases
Strong written English for rationale-based RLHF comparisons and clear communication
Benefits
Competitive hourly rate: $30–$50/hr
Fully remote, full-time structured workflows with calibration and quality checkpoints
Work on real-world LLM evaluation and multimodal annotation programs
Apply via Rex.zone and be prepared for guideline comprehension checks and short calibration tasks.
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