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
Công việc của Data Labeling, còn được gọi là Annotation hoặc Data Tagging, là một phần quan trọng trong quy trình xử lý dữ liệu và huấn luyện các mô hình máy học và trí tuệ nhân tạo. Công việc này liên quan đến việc gắn nhãn, thẻ, hoặc phân loại dữ liệu để làm cho nó trở nên hiểu được và sử dụng được trong các ứng dụng máy học. Dưới đây là mô tả chi tiết về công việc Data Labeling:
- 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.
Công việc Data Labeling là một bước quan trọng để chuẩn bị dữ liệu cho các ứng dụng máy học và trí tuệ nhân tạo như học sâu, học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và nhiều ứng dụng khác. Nó đóng một vai trò quan trọng trong việc tạo ra các mô hình chính xác và hiệu quả.
Data Labeling có mức lương bao nhiêu?
Lương cơ bản
Lương bổ sung
130 - 156 triệu
/nămLộ 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.
Số năm kinh nghiệm
Điều kiện và Lộ trình trở thành một Data Labeling?
Yêu cầu tuyển dụng với vị trí Data Labeling
Tuyển dụng cho vị trí Data Labeling yêu cầu 2 tiêu chí quan trọng là kiến thức chuyên môn và kỹ năng cơ bản. Dưới đây là một số thông tin chi tiết về mỗi tiêu chí:
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.
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
Mức lương trung bình của Data Labeling khoảng từ 12 triệu - 20 triệu VND/tháng. Mức lương cho các cấp bậc trong vị trí Data Labeling tại Việt Nam có thể thay đổi tùy thuộc vào vị trí công việc, khu vực địa lý, kích thước của công ty, kinh nghiệm của nhân viên, và nhiều yếu tố khác.
- Đối với Backend Developer, mức lương khoảng từ 15 triệu - 25 triệu VND/tháng.
- Đối với Java Developer, mức lương khoảng từ 15 triệu - 20 triệu VND/tháng.
Mức lương theo cấp bậc
Thực tập sinh Data Labeling
Thực tập sinh là vị trí xuất phát cho người mới vào lĩnh vực Data Labeling. Trong vai trò này, họ được đào tạo cơ bản về các kỹ thuật, quy trình và công cụ sử dụng trong việc gán nhãn dữ liệu. Thực tập sinh thường tham gia vào các dự án nhỏ và làm việc dưới sự hướng dẫn của người có kinh nghiệm.
Nhân viên Data Labeling cơ bản
Sau khi hoàn thành giai đoạn thực tập, nhân viên có thể thăng tiến lên vị trí Nhân viên Data Labeling cơ bản. Tại đây, họ đã có kiến thức và kỹ năng cơ bản về gán nhãn dữ liệu. Vị trí này đòi hỏi khả năng làm việc độc lập trong việc xử lý các tác vụ đơn giản và tham gia vào dự án với khối lượng công việc lớn hơn.
Chuyên viên Data Labeling
Khi có kinh nghiệm và kiến thức đầy đủ, nhân viên có thể thăng tiến lên vị trí Chuyên viên Data Labeling. Chuyên viên này đã có khả năng đảm nhận các dự án phức tạp hơn, quản lý nhóm làm việc và đưa ra các quyết định liên quan đến quy trình gán nhãn và chất lượng dữ liệu.
Trưởng nhóm Data Labeling
Với kinh nghiệm và năng lực quản lý, người làm Data Labeling có thể tiến lên trở thành Trưởng nhóm Data Labeling. Trong vai trò này, họ chịu trách nhiệm quản lý một nhóm nhân viên Data Labeling, điều phối công việc, đảm bảo chất lượng và hiệu suất làm việc của nhóm.
Quản lý Data Labeling
Vị trí cuối cùng trên lộ trình thăng tiến trong lĩnh vực Data Labeling là Quản lý Data Labeling. Người này có trách nhiệm quản lý toàn bộ quy trình gán nhãn dữ liệu, định hướng chiến lược, tối ưu hóa quy trình và đảm bảo rằng các dự án được thực hiện một cách hiệu quả và đáng tin cậy.
Lộ trình thăng tiến này cung cấp một cái nhìn tổng quan về cách người làm trong lĩnh vực Data Labeling có thể phát triển sự nghiệp của họ từ vị trí thực tập sinh đến vị trí quản lý cao cấp.
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
↳
Khi gặp câu hỏi về kinh nghiệm làm việc với các dự án data labeling trong phỏng vấn vị trí Data labeling, bạn nên cung cấp thông tin về các dự án cụ thể mà bạn đã tham gia trước đó, bao gồm mô tả ngắn về nhiệm vụ, công nghệ được sử dụng và kết quả đạt được. Đồng thời, hãy nhấn mạnh những kỹ năng và kiến thức bạn đã học từ những dự án đó và cách áp dụng chúng vào công việc tại vị trí Data labeling.
↳
Khi được hỏi về kỹ năng sử dụng các công cụ và phần mềm liên quan đến data labeling trong phỏng vấn vị trí Data labeling, bạn nên trả lời một cách thật thành thạo và cụ thể. Hãy nói về bất kỳ kinh nghiệm nào bạn có với các công cụ như Labelbox, Amazon SageMaker Ground Truth hoặc các công cụ tương tự, và nhấn mạnh rằng bạn đã áp dụng thành công chúng trong các dự án hoặc nhiệm vụ liên quan đến data labeling trước đây. Nếu có thể, đề cập đến các dự án cụ thể hoặc công việc mà bạn đã sử dụng các công cụ này để giúp nhà tuyển dụng có cái nhìn rõ hơn về khả năng của bạn trong lĩnh vực này.
↳
Khi đối mặt với trường hợp dữ liệu cần phải được gán nhãn mơ hồ hoặc mâu thuẫn, tôi thường tiến hành các bước sau: trước tiên, tôi sẽ kiểm tra lại tài liệu hướng dẫn và tiêu chuẩn gán nhãn đã được cung cấp để đảm bảo rõ ràng về yêu cầu. Sau đó, tôi sẽ tham khảo ý kiến của các chuyên gia hoặc đồng nghiệp có kinh nghiệm để nhận định và đưa ra quyết định tốt nhất. Nếu vấn đề vẫn không rõ ràng, tôi sẽ đề xuất một cuộc họp hoặc thảo luận để làm rõ và đạt được sự đồng thuận. Đối với các trường hợp đặc biệt khó giải quyết, tôi có thể đề xuất nghiên cứu thêm hoặc sử dụng các công cụ hỗ trợ gán nhãn tự động để cải thiện chất lượng dữ liệu.
↳
Để đảm bảo chất lượng dữ liệu sau khi đã được gán nhãn, tôi thường áp dụng một quy trình kiểm tra lỗi cẩn thận. Đầu tiên, sau khi dữ liệu được gán nhãn, tôi sẽ tiến hành một cuộc kiểm tra nội bộ để phát hiện và sửa các lỗi có thể xuất hiện. Nếu cần thiết, tôi sẽ điều chỉnh lại nhãn để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của dữ liệu. Quy trình này giúp đảm bảo rằng dữ liệu đã được gán nhãn đáp ứng tiêu chuẩn chất lượng cao trước khi được sử dụng trong các tác vụ phân tích và máy học.
Câu hỏi thường gặp về Data Labeling
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 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.
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 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
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.
