Tweet
Facebook
Copy Link
Mô tả công việc
Yêu cầu công việc
Quyền lợi được hưởng
Xe đưa rước
CÔNG TY TNHH SAITEX INTERNATIONAL Đồng Nai (Việt Nam)
Công ty có 100% vốn đầu tư nước ngoài, chuyên sản xuất quần áo Jean cao cấp xuất khẩu vào thị trường Mỹ & Châu Âu. Chúng tôi đang áp dụng tính tuần hoàn để giải quyết rác thải dệt may bằng cách mang lại sức sống mới cho những mảnh vụn may mặc và hàng tồn kho.
Được làm từ quần áo bỏ đi, STELAPOP biến rác thải thành sản phẩm có giá trị. Cho phép chúng ta bảo vệ cây cối và các bãi chôn lấp khí hậu để có một tương lai được tái sinh. Tất cả các nhà máy xử lý nước thải đều tạo ra một sản phẩm phụ độc hại gọi là bùn. Nhưng tại SAITEX, bùn được tách ra và vận chuyển đến một nhà máy gạch gần đó. Trộn với bê tông, vật liệu độc hại không còn có thể thải ra môi trường và gạch được sử dụng để xây dựng những ngôi nhà giá rẻ cho những người có nhu cầu.
Mọi người cũng đã tìm kiếm
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.