102 việc làm
Công ty TNHH Techtronic Industries Việt Nam Manufacturing
Lab Manager
Techtronic Tools (Vietnam) Company Limited
Thỏa thuận
Hồ Chí Minh
Đăng 7 ngày trước
Thỏa thuận
Hồ Chí Minh
Đăng 30+ ngày trước
Thỏa thuận
Hồ Chí Minh
Đăng 30+ ngày trước
Thỏa thuận
Bắc Giang,
Đăng 30+ ngày trước
Thỏa thuận
Hồ Chí Minh,
Đăng 30+ ngày trước
Thỏa thuận
Cà Mau,
Đăng 30+ ngày trước
Thỏa thuận
Đồng Tháp,
Đăng 30+ ngày trước
Thỏa thuận
Hà Nam,
Đăng 30+ ngày trước
Thỏa thuận
Hồ Chí Minh,
Đăng 30+ ngày trước
Công ty Cổ phần Vàng Bạc Đá Quý Lộc Phúc
IT Infrastructure - Hết hạn
Đá Quý Lộc Phúc
2.1
Thỏa thuận
Hồ Chí Minh
Đăng 30+ ngày trước
14 - 22 triệu
Hòa Bình & 2 nơi khác
Đăng 30+ ngày trước
12 - 17 triệu
Hà Nội
Đăng 30+ ngày trước
Công ty TNHH Thuận Phương
IT Developer - Hết hạn
Thuận Phương
4.0
Thỏa thuận
Hồ Chí Minh
Đăng 30+ ngày trước
Công Ty TNHH T.M.G (John Henry & Freelancer)
IT Developer - Hết hạn
Công Ty TNHH T.M.G
Thỏa thuận
Hồ Chí Minh
Đăng 30+ ngày trước
Thỏa thuận
Hà Nội
Đăng 30+ ngày trước
Công Ty TNHH T.M.G (John Henry & Freelancer)
IT Support - Hết hạn
Công Ty TNHH T.M.G
Thỏa thuận
Hồ Chí Minh
Đăng 30+ ngày trước
Công ty TNHH Bảo hiểm nhân thọ MB Ageas
Senior IT Auditor - Hết hạn
MB Ageas Life
2.5
Thỏa thuận
Hà Nội
Đăng 30+ ngày trước
Thỏa thuận
Hà Nội
Đăng 30+ ngày trước
Thỏa thuận
Hà Nội
Đăng 30+ ngày trước
Thỏa thuận
Hà Nội
Đăng 30+ ngày trước
14 - 18 triệu
Hồ Chí Minh
Đăng 30+ ngày trước
Thỏa thuận
Hồ Chí Minh
Đăng 30+ ngày trước
18 - 25 triệu
Hồ Chí Minh
Đăng 30+ ngày trước
CÔNG TY CỔ PHẦN QUỐC TẾ TẬP ĐOÀN KHÁCH SẠN A25
Nhân viên kỹ thuật IT phần cứng - Hết hạn
Tập Đoàn Khách Sạn A25
1.9
15 - 26 triệu
Hà Nội, Hồ Chí Minh
Đăng 30+ ngày trước
Thỏa thuận
Nghệ An,
Đăng 30+ ngày trước
Công Ty TNHH Phát Triển Công Nghệ Nam Thanh Bình
It Phần Mềm - Hết hạn
Công Nghệ Nam Thanh Bình
Thỏa thuận
Hồ Chí Minh,
Đăng 30+ ngày trước
Thỏa thuận
Hồ Chí Minh,
Đăng 30+ ngày trước
10 - 16 triệu
Hồ Chí Minh
Đăng 30+ ngày trước
Thỏa thuận
Hà Nội,
Đăng 30+ ngày trước
28 - 33 triệu
Hồ Chí Minh
Đăng 30+ ngày trước
Thỏa thuận
Hồ Chí Minh
Đăng 30+ ngày trước
Thỏa thuận
Bình Dương
Đăng 30+ ngày trước
Thỏa thuận
Đăng 30+ ngày trước
CÔNG TY CỔ PHẦN TẬP ĐOÀN ĐẦU TƯ KLB
Chuyên viên IT - Hết hạn
TẬP ĐOÀN ĐẦU TƯ KLB
10 - 12 triệu
Hà Nội
Đăng 30+ ngày trước
17 - 18 triệu
Bình Dương
Đăng 30+ ngày trước
Thỏa thuận
Bình Dương
Đăng 30+ ngày trước
HR Vietnam’s ESS Client
IT Staff - Hết hạn
HR Vietnam’s ESS Client
4.5
Thỏa thuận
Hồ Chí Minh
Đăng 30+ ngày trước
Công Ty Cổ Phần Kỹ Nghệ Thực Phẩm Việt Nam
Nhân viên Sourcing IT - Hết hạn
Kỹ Nghệ Thực Phẩm Việt Nam - VIFON
2.1
Thỏa thuận
Hồ Chí Minh
Đăng 30+ ngày trước
CÔNG TY CỔ PHẦN IFF HOLDINGS
Chuyên viên IT (Phòng khám) - Hết hạn
CÔNG TY CỔ PHẦN IFF HOLDINGS
18 - 20 triệu
Hồ Chí Minh
Đăng 30+ ngày trước
Công ty Cổ phần xuất nhập khẩu hóa chất và thiết bị Kim Ngưu
Nhân viên IT - Hết hạn
Hóa chất và thiết bị Kim Ngưu
10 - 15 triệu
Hưng Yên
Đăng 30+ ngày trước
KOI RESORT & SPA HỘI AN
NHÂN VIÊN IT - Hết hạn
KOI RESORT & SPA HỘI AN
Thỏa thuận
Đà Nẵng,
Đăng 30+ ngày trước
Thỏa thuận
Hải Phòng,
Đăng 30+ ngày trước
Tập đoàn ITL Indo Trans Logistics
[Bắc Ninh] Nhân viên IT - Hết hạn
Tập đoàn ITL Indo Trans Logistics
3.4
Thỏa thuận
Bắc Ninh
Đăng 30+ ngày trước
TỔNG CÔNG TY CP DỊCH VỤ KỸ THUẬT DẦU KHÍ VIỆT NAM
Chuyên viên IT - Phần mềm ( Software Specialist) - Hết hạn
DỊCH VỤ KỸ THUẬT DẦU KHÍ VIỆT NAM
4.1
Thỏa thuận
Bà Rịa - Vũng Tàu
Đăng 30+ ngày trước
TỔNG CÔNG TY CP DỊCH VỤ KỸ THUẬT DẦU KHÍ VIỆT NAM
Chuyên viên IT (Chuyển đổi số) - Hết hạn
DỊCH VỤ KỸ THUẬT DẦU KHÍ VIỆT NAM
4.1
Thỏa thuận
Bà Rịa - Vũng Tàu
Đăng 30+ ngày trước
Thỏa thuận
Bà Rịa - Vũng Tàu
Đăng 30+ ngày trước
17 - 20 triệu
Hà Nội
Đăng 30+ ngày trước
Thỏa thuận
Hồ Chí Minh
Đăng 30+ ngày trước
Thỏa thuận
Hồ Chí Minh
Đăng 30+ ngày trước
Công ty TNHH Techtronic Industries Việt Nam Manufacturing
Lab Manager
Thông tin cơ bản
Mức lương: Thỏa thuận
Chức vụ: Trưởng nhóm / Giám sát
Ngày đăng tuyển: 08/01/2026
Hạn nộp hồ sơ: 08/02/2026
Hình thức: Nhân viên toàn thời gian
Kinh nghiệm: 5 - 10 năm
Số lượng: 1
Giới tính: Bất kỳ
Nghề nghiệp
Ngành
Địa điểm làm việc
- Quận 9, Hồ Chí Minh
Mô tả công việc

Support Lab Sr manager for VN Lab management, Coordinating / Communicating with TTI PRC CPT Reliability Lab and Testing requestors /testing related Dept. for any test lab related jobs.

  • Group 1 - Local admin and cooperation
  • Group 2 - Testing team operation
  • Group 3 - Testing support team operation


Key Responsibilities


  • Maintain good communication and cooperation with TTI PRC CPT REL LAB and related requestor dept.


Group 1:

  • Leading team and overall manage all CPT VN Lab local admin jobs, Such as
  • Human resource related of Recruitment / Resignation / Timekeeping / OT / Salary & Allowance / Training / Performance apprising etc.
  • Team admin of Dorm / Meal / Transportation / Team building etc.
  • Workplace management related of Space management/Basic facility support/ 5S etc.
  • Other works related to local support, such as QSA or customer Audit / EHS / FF / Local factory & Government / Trade union etc.


Group 2:

  • Leading team and overall manage all testing operation team including PT test teams / HT & PTA test team / BP & Charger Test team etc. and ensure team deliver with required result of efficiency / quality / schedule etc.
  • Properly assign/distribute manpower & resource under or between each team.
  • Ensure correctly testing follow TR / WI/LTP/PEAC/NPQ etc.
  • Monitoring team test and work efficiency to keep step by step improvement.
  • Arrange test follow priority and complete test with fastest lead time and always try to meet timeline.
  • Manage team to provide professional test report/data sheet.
  • Correctly and timely update workload summary and schedule.
  • Provide correctly timesheet record and summary.
  • Leading team to create useful & necessary Lab WI step by step
  • Leading team and organize necessary and helpful training for each level.
  • Cooperate with Lab group 1 and Lab group 3 for test team related jobs.


Group 3:

  • Leading team and overall manage the testing support team, including Lab equipment team, Lab WH team, Lab test engineering team, BP and Charger Reuse bank, sample team etc. M&C team.
  • Leading equipment team to follow up all equipment / fixture related jobs. Such as new fixture design / new equipment demand review and support / Transfer equipment follow up / Daily equipment & Fixture management (Asset list and management / Maintenance / Trouble shooting & repairing / Calibration etc.)
  • Leading WH team to well manage WH area and property, cooperate with team and follow up all Lab receiving jobs of transfer / express / PO delivery. Well and correctly organize IQC and keep clearly and traceable record. Well manage the material / item request and distribution with clearly and traceable record, timely maintain / update WH inventory list with accurate data. Support for safety stock alarm and re-fill etc. Create systemic and accurate material spec / drawing data base.
  • Leading Test engineer team for test technical support, test plan review, test preparation of manpower / equipment & Fixture / Material & Accessory / WI / Extra or special space etc. Follow up test cost / Lead Time related, Review and approve the TR in system (Test Request). Follow up failure / abnormal / 5D during testing. Review test result / report / data and approve report in system, Formal report release etc. Audit test and ensure test correctly conduct.
  • Leading Lab sample team to make sample room arrangement, well acting sample checking and approve on TR system, mark clear sample and record clearly for sample distribution / return and transfer / Scrap. Follow WI to destroy samples and support CPT WH sample tear down team for sample scraping process etc.
  • Leading reuse bank for all reuse BP and charger management. Leading demand review and inventory handle etc. Follow regulation for distribute / return to bank, keep accurate recording, correctly run inspection for physical / function / capacity and keep record. Monthly report the failure etc.
  • Leading M&C team for FAI daily operation / workload tracking / scheduling / etc.
  • Follow SOP to organize calibration jobs related in whole BU of CPT. For calibration operation process and monitoring of Contract / PR / batches arrangement and communication / Payment documents / technical review of label & Report etc.
Phúc lợi
Benefit Icon
Công ty có xe đưa đón dành cho tất cả nhân viên
Benefit Icon
Được hưởng chế độ BHYT, BHXH, BHTN theo quy định
Benefit Icon
Cung cấp Macbook mới cho nhân viên
Kinh nghiệm / Kỹ năng chi tiết
  • Bachelor or above
  • 5 years managerial experience in Quality /Engineering/Reliability related field. (Reliability laboratory related will be preferred)
  • Basic knowledge of electrical or mechanical engineering is required. (Deep knowledge on this will be preferred)
  • Excellent Local language (It’s a MUST for Group 1), Good English, Chinese (Well skills in Chinese will be preferred)
  • Good skills of problem solving.
  • Strong understanding ability, clear logistic thinking, fast reaction
  • Good communication, leading and interpersonal skill
  • Fully understand test laboratory operation and international standard will be preferred.
  • Accept to work under high pressure.
  • Weak on Lab experience will be optional but must be shapable and with strong learning wishes and good learning skills.


Leadership Competencies (LC) required:

  • Connect what employees do to the future direction of your department. Build commitment and create enthusiasm in a way that stimulates each to excel.
  • Support and build collaborative relationship with the team and other at all levels of the organization and with external constituents.
  • Access the contributions and development needs of employees and help them plan and coach their future development.


Functional Competencies (FC) required:

  • Good managing and planning skills.
  • Good English and Chinese.
  • Good communication and coordination skills.
  • With thinking of jumping out of frame and good skills on innovation and create things new.
Khu vực
Báo cáo

Công ty TNHH Techtronic Industries Việt Nam Manufacturing
Techtronic Tools (Vietnam) Company Limited Xem trang công ty
Quy mô:
__
Địa điểm:
L20-04 Becamex, số 1 Hùng Vương, Phường Bình Dương, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam

Công ty TNHH Techtronic Industries, được thành lập vào năm 1985 bởi doanh nhân người Đức Horst Julius Pudwill, là công ty hàng đầu thế giới về công nghệ không dây. Tiên phong trong lĩnh vực Dụng cụ Điện, Thiết bị Điện Ngoài trời, Thiết bị Chăm sóc và Làm sạch Sàn dành cho người dùng chuyên nghiệp, công nghiệp, người dùng tự làm (DIY) và thị trường tiêu dùng trên toàn thế giới. Với hơn 47.000 nhân viên trên toàn cầu, công ty luôn tập trung vào đổi mới và chiến lược tăng trưởng, từ đó khẳng định vị trí dẫn đầu của mình trong các ngành công nghiệp mà công ty hoạt động.

MILWAUKEE dẫn đầu danh mục dụng cụ chuyên nghiệp của TTI. Với trụ sở nghiên cứu và phát triển toàn cầu đặt tại Brookfield, Wisconsin, thương hiệu MILWAUKEE có uy tín trong việc luôn thúc đẩy sự đổi mới, an toàn và năng suất tại công trường trên toàn thế giới. Thương hiệu RYOBI, có trụ sở chính tại Greenville, South Carolina, luôn duy trì là lựa chọn hàng đầu cho người dùng tự làm DIY và tiếp tục thiết lập tiêu chuẩn trong đổi mới công cụ DIY. Danh mục thương hiệu đa dạng của TTI cũng bao gồm các thương hiệu uy tín như AEG, EMPIRE, HOMELITE và các thương hiệu hàng đầu về chăm sóc sàn như HOOVER, ORECK, VAX và DIRT DEVIL (có trụ sở tại Charlotte, North Carolina).

Sự công nhận trên phạm vi toàn cầu cùng danh mục thương hiệu nổi tiếng của TTI được hỗ trợ bởi cấu trúc sở hữu vững chắc, khẳng định độ phủ và hoạt động ổn định trên toàn cầu của công ty. Gia đình Pudwill vẫn là cổ đông lớn nhất của công ty, phần còn lại chủ yếu được nắm giữ bởi các nhà đầu tư tổ chức tại các công ty thuộc sở hữu của Bắc Mỹ và Châu Âu. TTI được niêm yết công khai trên Sở giao dịch chứng khoán Hồng Kông và là cổ phiếu cấu thành của Chỉ số Hang Seng, hoạt động trên toàn cầu với cam kết mạnh mẽ về các tiêu chuẩn môi trường, xã hội và quản trị doanh nghiệp.


Công việc của Data Labeling là gì?

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 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.

2. Lương và mô tả các công việc của Data Labeling

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:

Số năm kinh nghiệm Vị Trí Mức lương
0 - 2 năm

Thực tập sinh Data Labeling

3.000.000 - 4.000.000 đồng/tháng

2 – 3 năm

Nhân viên Data Labeling cơ bản

7.000.000  - 9.000.000 đồng/tháng

3 - 5 năm 

Chuyên viên Data Labeling

12.000.000 - 15.000.000 đồng/tháng

3 - 5 năm 

Trưởng nhóm Data Labeling

20.000.000 - 25.000.000 đồng/tháng

3 - 5 năm 

Quản lý Data Labeling

26.000.000 - 30.000.000 đồng/tháng

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.

3. Data Labeling tiếng Việt là gì?

"Data Labeling" trong tiếng Việt được gọi là gán nhãn dữ liệu hoặc dán nhãn dữ liệu. Đây là quá trình gán các nhãn hoặc thông tin cụ thể cho dữ liệu thô (như văn bản, hình ảnh, video, hoặc âm thanh) để chuẩn bị dữ liệu cho các mô hình học máy (machine learning).

Ví dụ:

  • Trong xử lý hình ảnh, việc gán nhãn có thể là đánh dấu các vật thể trong ảnh (như ô tô, người, cây cối).
  • Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), gán nhãn có thể là phân loại các câu hoặc từ thành các loại cảm xúc (tích cực, tiêu cực, trung tính).

Quá trình này thường được thực hiện thủ công hoặc bán tự động và đóng vai trò quan trọng trong việc đào tạo các mô hình AI chính xác.

4. Data Labeling cần học những gì?

Để làm tốt công việc Data Labeling, bạn không nhất thiết phải qua trường lớp chính quy, nhưng cần một số kỹ năng, kiến thức và có thể tham gia các khóa học hoặc tự học để nâng cao khả năng. Dưới đây là những điều bạn cần chuẩn bị:

Kiến thức cơ bản

Để làm tốt công việc Data Labeling, bạn không cần bằng cấp cao nhưng cần có kiến thức cơ bản về dữ liệu và AI. Hiểu được vai trò của dữ liệu gán nhãn trong việc đào tạo mô hình học máy sẽ giúp bạn thực hiện công việc hiệu quả hơn. Nếu dữ liệu thuộc lĩnh vực chuyên biệt, ví dụ như y tế hay tài chính, bạn cần trang bị thêm kiến thức nền tảng về lĩnh vực đó để đảm bảo chất lượng gán nhãn.

Kỹ năng cần thiết

  • Kỹ năng sử dụng công cụ: Một kỹ năng quan trọng trong Data Labeling là sử dụng thành thạo các công cụ gán nhãn dữ liệu như Labelbox, Supervisely, CVAT, hoặc các phần mềm nội bộ do công ty cung cấp. Ngoài ra, kỹ năng sử dụng Excel cũng rất cần thiết để quản lý và xử lý dữ liệu thô, đặc biệt với dữ liệu dạng văn bản hoặc số liệu.
  • Tư duy chi tiết và cẩn thận: Công việc gán nhãn đòi hỏi bạn phải có tư duy tỉ mỉ và cẩn thận, bởi vì bất kỳ sai sót nào cũng có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình học máy. Khả năng chú ý đến từng chi tiết nhỏ trong dữ liệu là một lợi thế lớn.
  • Kỹ năng tổ chức và quản lý thời gian: Gán nhãn dữ liệu thường yêu cầu xử lý khối lượng lớn thông tin trong thời gian giới hạn. Kỹ năng quản lý thời gian và tổ chức công việc hiệu quả sẽ giúp bạn hoàn thành nhiệm vụ đúng hạn mà vẫn đảm bảo chất lượng.

Bạn không nhất thiết phải tham gia các khóa học chính quy để làm Data Labeling, nhưng việc tham gia các khóa học ngắn hạn có thể mang lại lợi ích lớn. Bạn có thể học các kiến thức cơ bản về AI và dữ liệu trên các nền tảng như Coursera, edX, hoặc Udemy. Ngoài ra, các tài liệu hướng dẫn sử dụng công cụ gán nhãn có sẵn trên YouTube hoặc từ nhà cung cấp cũng rất hữu ích. Nếu bạn làm việc tại công ty, hãy tận dụng các khóa đào tạo nội bộ để nhanh chóng làm quen với công cụ và quy trình.

Những kỹ năng bổ sung hữu ích

Để nâng cao năng lực và mở rộng cơ hội trong tương lai, bạn có thể học thêm một số kỹ năng bổ sung. Ví dụ, việc học lập trình cơ bản với Python hoặc R sẽ giúp bạn tự động hóa các tác vụ lặp lại trong gán nhãn. Ngoài ra, hiểu biết sâu hơn về AI và học máy cũng giúp bạn nắm rõ cách dữ liệu được sử dụng, từ đó thực hiện công việc một cách chiến lược hơn. Nếu làm việc với dữ liệu đa ngôn ngữ, khả năng ngoại ngữ sẽ là một điểm cộng lớn.

Làm thế nào để bắt đầu?

Để bắt đầu công việc Data Labeling, bạn có thể ứng tuyển vào các vị trí thực tập hoặc làm việc tự do (freelance) trên các nền tảng như Upwork, Freelancer. Tham gia các cộng đồng trực tuyến như Kaggle, Zindi cũng là cách tốt để học hỏi và thực hành qua các dự án thực tế. Khi đã có kinh nghiệm, bạn có thể tìm cơ hội tại các công ty cung cấp dịch vụ gán nhãn dữ liệu hoặc các tổ chức phát triển AI. Ngoài ra, hãy cố gắng tích lũy kinh nghiệm thực tế bằng cách tham gia vào các dự án nhỏ trước khi chuyển sang các vai trò cao cấp hơn.

Data Labeling là một bước khởi đầu lý tưởng để bạn bước vào ngành AI và học máy. Sau khi tích lũy đủ kinh nghiệm, bạn có thể phát triển lên các vị trí cao hơn như Data Annotation Specialist hoặc mở rộng sang lĩnh vực Data Science. Điều quan trọng là không ngừng học hỏi và cập nhật kiến thức để nâng cao giá trị bản thân trong lĩnh vực này.

5. Khó khăn của công việc Data Labeling

Khối lượng công việc lớn và lặp đi lặp lại

Công việc Data Labeling thường đòi hỏi xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian ngắn, gây áp lực lớn cho người thực hiện. Sự lặp đi lặp lại của các thao tác dễ dẫn đến sự mệt mỏi, nhàm chán và mất tập trung. Khi mất tập trung, nguy cơ gán nhãn sai hoặc không nhất quán giữa các bộ dữ liệu tăng lên. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng dữ liệu và hiệu quả của mô hình AI được đào tạo.

Đòi hỏi độ chính xác cao

Data Labeling yêu cầu sự cẩn thận và chính xác tuyệt đối, bởi các lỗi nhỏ trong gán nhãn có thể làm sai lệch kết quả của mô hình. Tuy nhiên, việc duy trì độ chính xác cao trong thời gian dài là một thách thức, đặc biệt khi dữ liệu phức tạp. Những lĩnh vực như y tế hoặc pháp lý đòi hỏi người gán nhãn phải có hiểu biết chuyên môn cao, khiến công việc càng trở nên khó khăn. Sai sót không chỉ làm mất thời gian sửa chữa mà còn ảnh hưởng đến uy tín của dự án.

Yêu cầu kiến thức đa lĩnh vực

Nhiều dự án gán nhãn đòi hỏi kiến thức chuyên môn về các lĩnh vực cụ thể như tài chính, y học, hoặc luật pháp. Nếu không có kiến thức nền tảng, người làm việc dễ gặp khó khăn trong việc hiểu và gán nhãn dữ liệu chính xác. Quá trình học hỏi để hiểu về lĩnh vực đó có thể mất thời gian và làm chậm tiến độ dự án. Điều này khiến công việc Data Labeling đôi khi trở thành thách thức lớn với những ai chưa quen với nhiều lĩnh vực khác nhau.

Áp lực về thời gian và chất lượng

Hầu hết các dự án Data Labeling đều yêu cầu hoàn thành trong thời gian ngắn nhưng vẫn đảm bảo chất lượng cao. Việc cân đối giữa tiến độ và độ chính xác tạo ra áp lực lớn cho người thực hiện. Trong một số trường hợp, sự gấp rút có thể dẫn đến sai sót hoặc dữ liệu không được xử lý đầy đủ. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến dự án mà còn gây căng thẳng tinh thần cho người làm việc.

Công nghệ và công cụ thay đổi liên tục

Data Labeling đòi hỏi người làm phải thường xuyên cập nhật và làm quen với các công cụ mới để duy trì hiệu quả công việc. Các công cụ này có thể phức tạp, với giao diện và tính năng khác biệt, khiến việc làm quen mất thời gian. Ngoài ra, sự thay đổi công nghệ nhanh chóng có thể tạo cảm giác bị tụt hậu nếu không học hỏi kịp thời. Điều này khiến công việc vừa mang tính thử thách vừa yêu cầu sự linh hoạt và khả năng học hỏi cao.

>> Xem thêm: 

Công việc Data Science lương cao

Công việc Data Analyst Intern mới cập nhật

Việc làm của Data Labeling mới cập nhật

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
6%
2 - 4
54%
5 - 7
26%
8+
14%
Không bao gồm số năm dành cho việc học và đào tạo

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

Nhắn tin Zalo