Nhà tuyển dụng

Công việc của 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 việc Data 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 của Data Labeling

Gán nhãn dữ liệu

Bạn sẽ làm việc với các tập dữ liệu lớn để gán nhãn cho chúng theo yêu cầu của dự án hoặc mô hình học máy. Công việc này bao gồm việc phân loại và đánh dấu dữ liệu, như văn bản, hình ảnh hoặc video, với các thông tin hoặc đặc điểm cần thiết để mô hình học máy có thể học và đưa ra dự đoán chính xác. Bạn cần đảm bảo rằng các nhãn được gán đúng và nhất quán, vì điều này ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng và hiệu quả của mô hình học máy. Sự chú ý đến chi tiết và khả năng làm việc chính xác là rất quan trọng trong vai trò này. Bạn cũng cần theo dõi và cập nhật tiến độ công việc để đáp ứng các yêu cầu của dự án.

Kiểm tra và đánh giá chất lượng dữ liệu

Sau khi gán nhãn, bạn sẽ kiểm tra và đánh giá chất lượng của dữ liệu đã được gán nhãn để đảm bảo tính chính xác và nhất quán. Công việc này bao gồm việc rà soát các nhãn, phát hiện và sửa lỗi, cũng như cung cấp phản hồi để cải thiện quy trình gán nhãn. Bạn có thể cần phải thực hiện các bước kiểm tra chéo với các thành viên khác trong đội hoặc sử dụng các công cụ kiểm tra tự động. Đánh giá chất lượng dữ liệu giúp đảm bảo rằng mô hình học máy được huấn luyện với dữ liệu chính xác, từ đó nâng cao hiệu suất của mô hình. Công việc này yêu cầu kỹ năng phân tích và kỹ thuật để xử lý các vấn đề phát sinh.

Hợp tác và báo cáo

Bạn sẽ làm việc chặt chẽ với các nhóm phát triển mô hình, kỹ sư dữ liệu và quản lý dự án để đảm bảo rằng dữ liệu gán nhãn đáp ứng yêu cầu và mục tiêu của dự án. Công việc này bao gồm việc tham gia vào các cuộc họp để cập nhật tiến độ, thảo luận về các vấn đề và cung cấp thông tin chi tiết về quá trình gán nhãn. Bạn cũng cần chuẩn bị báo cáo về chất lượng dữ liệu và đề xuất các cải tiến nếu cần. Khả năng giao tiếp và hợp tác tốt với các nhóm khác giúp đảm bảo rằng dự án diễn ra suôn sẻ và đạt được kết quả mong muốn. Sự chủ động trong việc giải quyết vấn đề và khả năng làm việc nhóm là rất quan trọng.

Bằng cấp Bằng đại học

Công việc/Cuộc sống

4 ★

Khoảng lương năm 130 - 156 M

Cơ hội nghề nghiệp

3 ★

Số năm kinh nghiệm 2 - 4 năm

Data Labeling có mức lương bao nhiêu?

130 - 156 triệu /năm

Tổng lương

120 - 144 triệu

/năm

Lương cơ bản

10 - 12 triệu

/năm

Lương bổ sung

130 - 156 triệu

/năm

130 M

156 M

65 M 260 M

Khoảng lương phổ biến

Khoảng lương

Xem thêm thông tin chi tiết

Lộ trình sự nghiệp Data Labeling

Tìm hiểu cách trở thành Data Labeling, bạn cần có những kỹ năng và trình độ học vấn nào để thành công cũng như đạt được mức lương mong đợi ở mỗi bước trên con đường sự nghiệp của bạn.

Data Labeling

130 - 156 triệu/năm

Data Labeling

Số năm kinh nghiệm

0 - 1

2 - 4

54%

5 - 7

26%

14%

Không bao gồm số năm dành cho việc học và đào tạo

Xem lộ trình sự nghiệp

Điều kiện và Lộ trình trở thành một Data Labeling?

Yêu cầu tuyển dụng với vị trí Data Labeling

Yêu cầu bằng cấp và kiến thức chuyên môn

Bằng cấp: Bạn thường không cần bằng cấp cao để bắt đầu công việc này, nhưng việc có bằng cử nhân trong các lĩnh vực như Khoa học máy tính, Toán học, hoặc Kỹ thuật có thể là một lợi thế. Các chương trình đào tạo liên quan đến phân tích dữ liệu hoặc trí tuệ nhân tạo cũng có thể giúp bạn nắm bắt công việc nhanh hơn. Tuy nhiên, nhiều nhà tuyển dụng chủ yếu chú trọng đến kỹ năng thực tế và kinh nghiệm hơn là bằng cấp chính thức. Khả năng học hỏi nhanh và sự quan tâm đến chi tiết là những yếu tố quan trọng hơn.
Kiến thức về công nghệ và công cụ: Bạn cần có kiến thức cơ bản về các công cụ và phần mềm gán nhãn dữ liệu, như các nền tảng gán nhãn hình ảnh hoặc văn bản. Hiểu biết về các công cụ phân tích dữ liệu và phần mềm quản lý dự án có thể giúp bạn thực hiện công việc hiệu quả hơn. Kiến thức về quy trình và phương pháp gán nhãn cũng rất cần thiết để đảm bảo chất lượng và chính xác của dữ liệu. Sự hiểu biết về các nguyên tắc cơ bản của học máy và trí tuệ nhân tạo có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về cách dữ liệu được sử dụng và đánh giá.
Kinh nghiệm và kỹ năng phân tích dữ liệu: Bạn nên có khả năng làm việc với các loại dữ liệu khác nhau, từ văn bản đến hình ảnh và video, và biết cách xử lý và phân tích chúng. Kinh nghiệm trong việc làm việc với dữ liệu lớn và khả năng phát hiện lỗi cũng là yếu tố quan trọng. Kỹ năng tổ chức và quản lý dữ liệu sẽ giúp bạn làm việc hiệu quả trong các dự án có khối lượng công việc lớn. Việc hiểu rõ về quy trình kiểm tra và đánh giá chất lượng dữ liệu là cần thiết để đảm bảo kết quả.

Yêu cầu về kỹ năng

Kỹ năng chú ý đến chi tiết: Bạn cần có khả năng chú ý đến từng chi tiết nhỏ để đảm bảo rằng các nhãn gán cho dữ liệu là chính xác và nhất quán. Sự chính xác trong gán nhãn dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng của mô hình học máy và kết quả phân tích. Khả năng phát hiện lỗi và sửa chữa chúng kịp thời là rất quan trọng để duy trì độ tin cậy của dữ liệu.
Kỹ năng sử dụng công cụ và phần mềm: Bạn cần thành thạo trong việc sử dụng các công cụ và phần mềm gán nhãn dữ liệu, như các nền tảng gán nhãn hình ảnh, văn bản hoặc video. Việc làm quen với các công cụ này giúp bạn thực hiện công việc nhanh chóng và hiệu quả hơn. Khả năng tìm hiểu và sử dụng các phần mềm mới là lợi thế lớn trong môi trường làm việc công nghệ cao.
Kỹ năng phân tích và giải quyết vấn đề: Bạn cần có khả năng phân tích dữ liệu và đánh giá chất lượng để phát hiện các vấn đề và đưa ra giải pháp phù hợp. Kỹ năng giải quyết vấn đề giúp bạn xử lý các lỗi hoặc sự không chính xác trong dữ liệu và cải thiện quy trình làm việc. Khả năng tư duy phản biện và phân tích là chìa khóa để đảm bảo dữ liệu gán nhãn đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng.

Các yêu cầu khác

Tính kiên nhẫn và cẩn thận: Bạn cần có tính kiên nhẫn cao vì công việc gán nhãn dữ liệu có thể đòi hỏi phải làm việc với khối lượng công việc lớn và đôi khi là các tác vụ lặp đi lặp lại. Sự cẩn thận trong từng bước làm việc đảm bảo rằng dữ liệu được gán nhãn chính xác và đáng tin cậy.
Khả năng làm việc độc lập và theo nhóm: Bạn cần có khả năng làm việc độc lập để hoàn thành các nhiệm vụ gán nhãn đúng hạn, đồng thời có khả năng hợp tác hiệu quả với các thành viên khác trong nhóm để đảm bảo tiến độ dự án. Khả năng giao tiếp rõ ràng và phối hợp tốt giúp bạn giải quyết các vấn đề nhanh chóng và duy trì chất lượng công việc.

Các yêu cầu cụ thể có thể thay đổi tùy theo công ty và dự án cụ thể, nhưng kiến thức chuyên môn và kỹ năng cơ bản về Data Labeling là những yếu tố quan trọng để thành công trong vị trí này.

Lộ trình thăng tiến của Data Labeling

Khi bước vào lĩnh vực Data Labeling, việc hiểu rõ lộ trình thăng tiến là rất quan trọng để xây dựng một sự nghiệp thành công và bền vững. Mỗi vị trí trong lộ trình này không chỉ đòi hỏi những kỹ năng và trách nhiệm cụ thể mà còn đi kèm với mức lương trung bình khác nhau, phản ánh sự gia tăng trong kinh nghiệm và trách nhiệm. Để bạn có cái nhìn rõ hơn về cách thức thăng tiến và những cơ hội tài chính mà mỗi giai đoạn nghề nghiệp có thể mang lại, chúng tôi sẽ cung cấp thông tin chi tiết về lộ trình thăng tiến cùng với mức lương trung bình tương ứng cho từng vị trí.

Kinh nghiệm	Vị Trí	Mức lương
0 - 1 năm	Nhân viên gán nhãn dữ liệu	8.000.000 - 12.000.000 đồng/tháng
2 - 5 năm	Chuyên viên đánh giá chất lượng dữ liệu	15.000.000 - 25.000.000 đồng/tháng
5 - 8 năm	Quản lý dự án dữ liệu	25.000.000 - 50.000.000 đồng/tháng
Trên 8 năm	Giám đốc dữ liệu	50.000.000 - 80.000.000 đồng/tháng

1. Nhân viên gán nhãn dữ liệu (Data Labeling Specialist)

Mức lương: 8.000.000 - 12.000.000 đồng/tháng

Kinh nghiệm làm việc: 0 - 1 năm

Bạn sẽ thực hiện việc gán nhãn dữ liệu theo các yêu cầu dự án, bao gồm việc phân loại, đánh dấu hình ảnh, văn bản hoặc video. Công việc của bạn yêu cầu sự chú ý đến từng chi tiết để đảm bảo tính chính xác và nhất quán của các nhãn. Bạn cũng cần kiểm tra và chỉnh sửa các dữ liệu đã được gán nhãn để đảm bảo chất lượng. Kỹ năng sử dụng các công cụ và phần mềm gán nhãn là rất quan trọng.

>> Đánh giá: Bạn cần sự tỉ mỉ và chính xác trong công việc, điều này sẽ tạo nền tảng vững chắc cho các bước tiếp theo trong sự nghiệp. Mức lương thường không cao nhưng là bước khởi đầu quan trọng để tiến lên các vị trí cao hơn.

2. Chuyên viên đánh giá chất lượng dữ liệu (Data Quality Specialist)

Mức lương: 15.000.000 - 25.000.000 đồng/tháng

Kinh nghiệm làm việc: 2 - 5 năm

Với vai trò nay, bạn sẽ kiểm tra và đánh giá chất lượng dữ liệu đã được gán nhãn để đảm bảo tính chính xác và nhất quán. Công việc này bao gồm việc rà soát các nhãn, phát hiện lỗi và đề xuất cải tiến quy trình gán nhãn. Bạn cũng sẽ phối hợp với các đội nhóm khác để đảm bảo dữ liệu đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng. Kỹ năng phân tích và giải quyết vấn đề là rất quan trọng.

>> Đánh giá: Vị trí này yêu cầu sự tinh tế trong đánh giá và cải tiến chất lượng dữ liệu, giúp nâng cao hiệu suất của các mô hình học máy. Bạn sẽ có cơ hội phát triển các kỹ năng phân tích và quản lý chất lượng.

3. Quản lý dự án dữ liệu (Data Project Manager)

Mức lương: 25.000.000 - 50.000.000 đồng/tháng

Kinh nghiệm làm việc: 5 - 8 năm

Bạn sẽ quản lý và điều phối các dự án gán nhãn dữ liệu, bao gồm lập kế hoạch, phân bổ nguồn lực và theo dõi tiến độ dự án. Công việc của bạn bao gồm làm việc với các bên liên quan để đảm bảo các yêu cầu được đáp ứng và dự án được hoàn thành đúng hạn. Bạn cũng sẽ xử lý các vấn đề phát sinh và báo cáo kết quả cho các cấp quản lý. Kỹ năng quản lý dự án và giao tiếp là rất quan trọng.

>> Đánh giá: Bạn sẽ có cơ hội quản lý các dự án lớn và đa dạng, yêu cầu khả năng tổ chức và lãnh đạo. Đây là vị trí quan trọng để chuẩn bị cho các vai trò lãnh đạo cao hơn trong quản lý dữ liệu.

4. Giám đốc dữ liệu (Data Director)

Mức lương: 50.000.000 - 80.000.000 đồng/tháng

Kinh nghiệm làm việc: Trên 8 năm

Sau khi thăng tiến lên vị trí Giám đốc dữ liệu, bạn sẽ lãnh đạo và điều phối tất cả các hoạt động liên quan đến dữ liệu trong công ty, từ việc phát triển chiến lược dữ liệu đến quản lý các đội ngũ làm việc với dữ liệu. Công việc của bạn bao gồm việc thiết lập các mục tiêu dài hạn, đảm bảo dữ liệu hỗ trợ các mục tiêu kinh doanh và tối ưu hóa quy trình làm việc. Bạn cũng sẽ làm việc chặt chẽ với các giám đốc phòng ban khác để tích hợp dữ liệu vào các chiến lược tổng thể của công ty. Kỹ năng lãnh đạo và chiến lược là rất quan trọng.

>> Đánh giá:Vị trí này yêu cầu khả năng lãnh đạo xuất sắc và tầm nhìn chiến lược cao, đồng thời quản lý các hoạt động dữ liệu toàn công ty. Đây là một vị trí cấp cao, có thể mang lại mức lương và quyền lợi hấp dẫn.

Xem thêm:

Việc làm Data Labeling

Việc làm Data Analyst Intern

Việc làm Senior Data Intern

Việc làm Data Analyst

Đánh giá, chia sẻ về Data Labeling

Các Data Labeling chuyên nghiệp nói gì về công việc của họ? Đọc qua các bài đánh giá, chia sẻ kinh nghiệm làm việc của họ dành cho các công ty.

Đang cập nhật...

Phỏng vấn Data Labeling

1900.com.vn

Data Labeling

Q: Bạn đã có kinh nghiệm làm việc với các dự án data labeling trước đây không? Nếu có, hãy chia sẻ một số dự án cụ thể mà bạn đã tham gia.

03/11/2023

1 câu trả lời

1900.com.vn

Data Labeling

Q: Bạn có kỹ năng sử dụng các công cụ và phần mềm liên quan đến data labeling như Labelbox, Amazon SageMaker Ground Truth, hoặc các công cụ tương tự không? Nếu có, hãy nói rõ về kinh nghiệm của bạn.

03/11/2023

1 câu trả lời

Làm thế nào để xử lý các trường hợp mà dữ liệu cần phải được gán nhãn không rõ ràng hoặc mâu thuẫn? Bạn có một phương pháp cụ thể để giải quyết vấn đề này không?

1900.com.vn

Data Labeling

Q: Làm thế nào để xử lý các trường hợp mà dữ liệu cần phải được gán nhãn không rõ ràng hoặc mâu thuẫn? Bạn có một phương pháp cụ thể để giải quyết vấn đề này không?

03/11/2023

1 câu trả lời

Làm thế nào để đảm bảo chất lượng của dữ liệu sau khi đã được gán nhãn? Bạn có quy trình kiểm tra lỗi hoặc cách điều chỉnh lại nhãn nếu cần thiết không?

1900.com.vn

Data Labeling

Q: Làm thế nào để đảm bảo chất lượng của dữ liệu sau khi đã được gán nhãn? Bạn có quy trình kiểm tra lỗi hoặc cách điều chỉnh lại nhãn nếu cần thiết không?

03/11/2023

1 câu trả lời

Xem tất cả câu hỏi phỏng vấn

Câu hỏi thường gặp về Data Labeling

Công việc của Data Labeling là gì?

Công việc của Data Labeling là quá trình gán nhãn hoặc đánh dấu các dữ liệu trong tập dữ liệu, thường là dữ liệu hình ảnh, văn bản, hoặc âm thanh, để huấn luyện các mô hình máy học và trí tuệ nhân-made. Các nhãn này giúp các thuật toán máy học hiểu và phân tích thông tin trong dữ liệu, và chúng có thể bao gồm việc đánh dấu đối tượng, phân loại, dự đoán hoặc xác định các thuộc tính cụ thể trong dữ liệu. Data Labeling đóng vai trò quan trọng trong nhiều ứng dụng như xe tự lái, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, và nhiều lĩnh vực khác trong trí tuệ nhân tạo.

Mức lương của Data Labeling tại Việt Nam là bao nhiêu?

Mức lương của Data Labeling tại Việt Nam có thể thay đổi tùy theo vị trí, kinh nghiệm, và công ty cụ thể. Tuy nhiên, trong ngành công nghệ thông tin tại Việt Nam, mức lương trung bình cho công việc Data Labeling có thể dao động từ 6 triệu đến 15 triệu VND mỗi tháng cho các vị trí cơ bản, và có thể cao hơn cho các vị trí có kinh nghiệm và chuyên môn cao hơn.

Câu hỏi phỏng vấn về Data Labeling phổ biến là gì?

Dưới đây là 6 câu hỏi phỏng vấn thường gặp về Data Labeling:

Bạn có thể mô tả quy trình của bạn khi thực hiện công việc data labeling?
Làm thế nào để đảm bảo rằng dữ liệu đã được gán nhãn đúng và chính xác?
Bạn đã từng phải đối mặt với thách thức gì khi làm việc với dữ liệu không rõ ràng hoặc khó phân loại?
Bạn sử dụng các công cụ hoặc phần mềm cụ thể nào để hỗ trợ trong quá trình gán nhãn dữ liệu?
Làm thế nào để bạn đảm bảo tính nhất quán trong việc gán nhãn dữ liệu khi làm việc trong một nhóm lớn?
Bạn có kinh nghiệm làm việc với các dự án data labeling lớn hoặc phức tạp? Nếu có, bạn có thể chia sẻ một ví dụ?

Lộ trình thăng tiến của Data Labeling như thế nào?

Lộ trình thăng tiến trong lĩnh vực Data Labeling bắt đầu từ vị trí thực tập sinh và có thể được mô tả như sau:

Thực tập sinh Data Labeling
Nhân viên Data Labeling cơ bản
Chuyên viên Data Labeling
Trưởng nhóm Data Labeling
Quản lý Data Labeling

Công việc Data Labeling được đánh giá thế nào?

Đánh giá (review) của công việc Data Labeling được cho là có nhiều cơ hội nhưng cũng không ích thách thức đòi hỏi người lao động phải có sự cố gắng và nỗ lực trong công việc.