Data Labeling có khoảng lương bao nhiêu?

1. Data Labeling là gì?

Data Labeling là quá trình gán nhãn cho dữ liệu, thường là dữ liệu không được gán nhãn trước đó, để tạo ra tập dữ liệu huấn luyện cho các mô hình học máy và trí tuệ nhân-made (AI). Công việc này đòi hỏi con người phải xem xét và đánh nhãn cho các yếu tố hoặc đặc điểm trong dữ liệu, ví dụ như hình ảnh, văn bản, âm thanh hoặc video. Các ví dụ phổ biến của công việcData Labeling bao gồm việc gán nhãn đối tượng trong ảnh (object detection), phân loại văn bản, hoặc transcribe âm thanh và video thành văn bản.

Mô tả công việc:

• Chuẩn bị dữ liệu: Trước khi bắt đầu công việc labeling, dữ liệu cần được thu thập và làm sạch. Điều này bao gồm việc xác định các dạng dữ liệu cần labeling như hình ảnh, văn bản, âm thanh, hoặc video.
• Chọn loại nhãn: Các nhãn hoặc thẻ cần được xác định trước để áp dụng cho dữ liệu. Ví dụ, trong việc nhận dạng đối tượng trong hình ảnh, các nhãn có thể là các loại đối tượng cụ thể như xe hơi, con người, động vật, v.v.
• Thực hiện labeling: Các nhân viên hoặc công cụ tự động sẽ thực hiện công việc labeling dựa trên các hướng dẫn cụ thể. Ví dụ, trong labeling hình ảnh, người labeling có thể vẽ các hộp giới hạn xác định vị trí của đối tượng hoặc kết hợp văn bản mô tả về dữ liệu.
• Kiểm tra chất lượng: Công việc labeling cần được kiểm tra để đảm bảo chất lượng. Các lỗi hoặc sai sót cần được sửa chữa và điều chỉnh lại.
• Phân tích thống kê: Sau khi labeling hoàn thành, dữ liệu có thể được sử dụng để phân tích thống kê hoặc tạo ra tập dữ liệu đào tạo và kiểm tra cho các mô hình máy học.
• Lặp lại quy trình: Nếu cần, công việc labeling có thể được thực hiện nhiều lần để có được dữ liệu đa dạng và chất lượng tốt hơn.
• Bảo mật và quản lý dữ liệu: Bảo mật dữ liệu labeling rất quan trọng, đặc biệt khi nó liên quan đến thông tin cá nhân hoặc nhạy cảm. Dữ liệu cũng cần được quản lý và lưu trữ một cách an toàn.

2. Mức lương của Data Labeling theo trình độ

Mức lương của Data Labeling cũng giống như mức lương của các công việc khác nên ở mỗi trình độ bằng cấp khác nhau thì Data Labeling lại nhận được những mức lương khác nhau:

Mức lương của Data Labeling với trình độ Cao đẳng:

Mức lương dao động trung bình từ 5.000.000 – 8.000.000 đồng/tháng, tùy thuộc vào khu vực địa lý, kinh nghiệm và kỹ năng cụ thể.

Mức lương của Data Labeling với trình độ Đại học:

Mức lương dao động trung bình từ 7.000.000 – 12.000.000 đồng/tháng, tùy thuộc vào khu vực địa lý, kinh nghiệm và kỹ năng cụ thể.

Mức lương của Data Labeling với trình độ Cao học:

Mức lương dao động trung bình từ 10.000.000 – 15.000.000 đồng/tháng, tùy thuộc vào khu vực địa lý, kinh nghiệm và kỹ năng cụ thể.

Ngoài ra, một số Data Labeling có trình độ cao đẳng nhưng có nhiều kinh nghiệm làm việc và kỹ năng xuất sắc có thể có mức lương cao hơn Data Labeling có trình độ đại học hoặc cao học nhưng ít kinh nghiệm hơn.

>> Xem thêm: Việc làm của Data Labeling mới cập nhật

3. Mức lương Data Labeling theo số năm kinh nghiệm và lộ trình nghề nghiệp

Hiện nay, có rất nhiều thông tin về việc tuyển dụng Data Labeling, trong những thông tin tuyển dụng đó đều có đính kèm theo thông tin về mức lương Data Labeling. Điều đó giúp cho các bạn có được những cơ hội để biết được mức lương của mình ra sao. Trong phần này, chúng tôi sẽ giúp các bạn có thể nắm được mức lương cơ bản của Data Labeling theo số năm kinh nghiệm:

Mức lương Thực tập sinh Data Labeling

Mức lương Nhân viên Data Labeling cơ bản

Nhân viên Data Labeling cơ bản, hay còn gọi là nhân viên dán nhãn dữ liệu, là người phân loại và gắn nhãn cho dữ liệu để giúp các mô hình học máy có thể học hỏi và hoạt động hiệu quả. Họ đóng vai trò quan trọng trong việc chuẩn bị dữ liệu cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI). Với mức lương từ 7.000.000 - 9.000.000 đồng/tháng.

Mức lương Chuyên viên Data Labeling

4. Mức lương Data Labeling theo khu vực

Mức lương Data Labeling TP.Hồ Chí Minh

Mức lương trung bình cho Data Labeling tại TP. Hồ Chí Minh trong khoảng 8.000.000 – 14.000.000 đồng/tháng. Với mức tăng trưởng kinh tế cao trong cả nước thì mức thu nhập Data Labeling ở Hồ Chí Minh cũng dẫn đầu.

Mức lương Data Labeling tại Hà Nội

Mức lương trung bình cho Data Labeling tại Hà Nội trong khoảng 7.000.000 - 12.000.000 đồng/tháng. Đây là mức lương cao so với các tỉnh thành khác trong cả nước, chỉ xếp sau TP. Hồ Chí Minh.

Mức lương Data Labeling tại Đà Nẵng

Mức lương trung bình cho Data Labeling tại Đà Nẵng trong khoảng 5.000.000 – 10.000.000 đồng/tháng. Thấp hơn so với Hà Nội và TP. Hồ Chí Minh. 

Mức lương Data Labeling tại Bình Dương

Mức lương trung bình cho Data Labeling tại Bình Dương trong khoảng 6.000.000 – 11.000.000 đồng/tháng. Mức lương này tùy thuộc vào từng vị trí Data Labeling cụ thể và quy mô doanh nghiệp.

Bên cạnh mức lương cơ bản, Data Labeling còn được thưởng theo lợi nhuận, số thời gian làm việc. Data Labeling càng nhiều thời gian sẽ có mức lương càng cao. Các quyền lợi BHXH, BHYT, BHTN, chính sách phúc lợi đầy đủ theo quy định của công ty và pháp luật.

Đó là thống kê khái quát về mức lương Data Labeling được chúng tôi thống kê lại, những thông tin trên hy vọng sẽ mang đến rất nhiều điều thú vị để giúp cho các bạn nhận được những điều tuyệt vời và thú vị nhất để giúp cho mình có được một công việc có mức lương ổn định và đủ để trang trải cho cuộc sống.

5. So sánh mức lương của Data Labeling với các vị trí tương đương khác

Hiện nay, mức lương trung bình của một Data Labeling là 7.000.000 – 9.000.000 đồng/tháng. Lương Data Labeling còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố như kinh nghiệm, trình độ, năng lực, quy mô công ty và các lĩnh vực nên mức lương sẽ tương đối khác nhau. Nhìn chung, mức lương của Data Labeling ở mức khá cao so với các vị trí, Mức lương Data Science trong khoảng từ 14.000.000 – 25.000.000 đồng/tháng. Đối với Data Analyst , mức lương sẽ từ 20.000.000 – 30.000.000 đồng/tháng. Senior Data Analyst mức lương sẽ từ 20.000.000 – 25.000.000 đồng/tháng,...

>> Xem thêm: 

Công việc Data Science lương cao

Công việc Data Analyst Intern mới cập nhật

6. Yêu cầu đối với vị trí Data Labeling

Kiến thức chuyên môn

• Hiểu biết về lĩnh vực công việc: Ứng viên nên có hiểu biết cơ bản về lĩnh vực mà công ty hoặc dự án đang làm việc. Điều này giúp họ hiểu rõ các ngữ cảnh và yêu cầu cụ thể khi đánh giá và gắn nhãn dữ liệu.
• Sử dụng các công cụ và phần mềm đánh giá dữ liệu: Ứng viên cần có kỹ năng sử dụng các công cụ và phần mềm được sử dụng trong quá trình đánh giá và gắn nhãn dữ liệu. Điều này có thể bao gồm sử dụng các công cụ như Labelbox, Amazon SageMaker Ground Truth, VGG Image Annotator (VIA) hoặc các công cụ tương tự.
• Kiến thức về thuật ngữ và ngữ pháp liên quan đến lĩnh vực: Đặc biệt là khi làm việc với dữ liệu đánh giá hoặc gắn nhãn cho các ứng dụng trong lĩnh vực như học máy, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ứng dụng trong y tế, ô tô tự lái, và nhiều lĩnh vực khác, ứng viên cần hiểu các thuật ngữ và ngữ pháp đặc thù của lĩnh vực đó.

Kỹ năng cơ bản của Data Labeling

• Chính xác và tỉ mỉ: Data Labeling yêu cầu sự tỉ mỉ và chính xác cao trong việc gắn nhãn dữ liệu. Sai sót có thể ảnh hưởng đến chất lượng của dữ liệu và có thể dẫn đến kết quả không chính xác trong các ứng dụng học máy và trí tuệ nhân tạo.
• Hiểu biết về ngữ cảnh: Ứng viên cần phải hiểu ngữ cảnh và mục tiêu của dự án để có thể gắn nhãn dữ liệu một cách đúng đắn.
• Kỹ năng sử dụng công cụ và phần mềm đánh giá dữ liệu: Ứng viên cần phải thạo việc sử dụng các công cụ và phần mềm để thực hiện các tác vụ gắn nhãn, đánh giá và kiểm tra dữ liệu.
• Khả năng làm việc theo hướng dẫn: Data Labelers thường làm việc dưới sự hướng dẫn của nhóm quản lý hoặc các chuyên gia trong lĩnh vực. Khả năng làm việc theo hướng dẫn và tuân thủ quy trình là quan trọng.
• Quản lý thời gian và ưu tiên công việc: Kỹ năng quản lý thời gian để hoàn thành công việc theo tiến độ là rất quan trọng trong công việc Data Labeling.

7. Cách nâng cao mức lương cho Data Labeling

• Nâng cao kỹ năng chuyên môn: Đầu tiên và quan trọng nhất là cải thiện và mở rộng kỹ năng trong lĩnh vực Data Labeling. Điều này có thể bao gồm việc nâng cao khả năng hiểu biết về các thuật toán máy học, sử dụng các công cụ và phần mềm phân tích dữ liệu, và cải thiện kỹ năng xử lý dữ liệu phức tạp.
• Chuyên sâu vào lĩnh vực đặc thù: Nếu công việc Data Labeling của bạn liên quan đến các lĩnh vực đặc thù như y tế, tự động hóa lái xe, hay ngành công nghiệp AI khác, hãy tập trung vào việc trở thành chuyên gia trong lĩnh vực đó. Có hiểu biết sâu rộng về ngữ cảnh và yêu cầu cụ thể của từng dự án sẽ giúp bạn có lợi thế trong việc thúc đẩy mức lương.
• Cải thiện tốc độ và chất lượng: Mức lương của bạn có thể được cải thiện nếu bạn có thể làm việc hiệu quả hơn và cung cấp các nhãn chính xác và chi tiết. Nâng cao tốc độ xử lý dữ liệu và đảm bảo chất lượng cao sẽ giúp bạn trở thành người có giá trị đối với công ty.
• Học hỏi và phát triển: Luôn luôn cập nhật và học hỏi những xu hướng mới và công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực Data Labeling. Việc nâng cao trình độ và áp dụng những kỹ thuật mới sẽ giúp bạn trở thành người có năng lực cao và có khả năng góp phần vào các dự án phức tạp hơn.
• Tham gia các khóa đào tạo và chứng chỉ: Các khóa đào tạo chuyên sâu và việc có các chứng chỉ liên quan sẽ củng cố và chứng minh kỹ năng của bạn. Điều này không chỉ giúp bạn tự tin hơn trong công việc mà còn tăng cơ hội được thăng tiến và nhận mức lương cao hơn.
• Xây dựng mối quan hệ và mạng lưới: Tạo dựng mối quan hệ và mạng lưới trong ngành Data Labeling có thể giúp bạn có cơ hội tiếp cận đến những dự án quan trọng và các công ty có khả năng trả mức lương cao hơn.
• Thương lượng mức lương: Cuối cùng, khi bạn có đủ dữ kiện và kỹ năng, hãy thảo luận và thương lượng mức lương một cách tự tin và công bằng. Nêu ra những cống hiến và giá trị mà bạn mang lại cho tổ chức để họ có thể đánh giá cao và đề xuất mức lương phù hợp.

Qua bài viết trên đây, 1900.com.vn đã cung cấp thông tin mức lương Data Labeling theo trình độ, năm kinh nghiệm và khu vực địa lý. Tuy nhiên, mức lương là một yếu tố phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm cá nhân và quy mô doanh nghiệp. Nếu kinh nghiệm cao bạn sẽ dễ dàng có mức lương tốt, đồng thời những doanh nghiệp lớn thường có đãi ngộ tốt và lương cao hơn. Mong rằng qua bài viết trên bạn đã có những thông tin hữu ích về mức lương Data Labeling và lựa chọn công việc phù hợp!