1900.com.vn - Nền tảng thông tin doanh nghiệp, việc làm hàng đầu Việt Nam
1900.com.vn - Nền tảng thông tin doanh nghiệp, việc làm hàng đầu Việt Nam
217 việc làm
Gần nhất
Gần nhất Xem nhiều
CÔNG TY TNHH FOIS VIỆT NAM
IT Recruiter (JLPT N2 Level)_Entry-level welcome / HaNoi - Hết hạn
FOIS VIỆT NAM
1.3 ★
20 - 30 triệu
Hà Nội,
Đăng 30+ ngày trước
CÔNG TY TNHH FOIS VIỆT NAM
Onsite IT Engineer Recruiter - Hết hạn
FOIS VIỆT NAM
1.3 ★
15 - 25 triệu
Hà Nội,
Đăng 30+ ngày trước
CÔNG TY TNHH FOIS VIỆT NAM
IT Recruiter HCM - Hết hạn
FOIS VIỆT NAM
1.3 ★
10 - 20 triệu
Hồ Chí Minh,
Đăng 30+ ngày trước
Công Ty TNHH Công Nghệ Sinh Học (Việt Nam) Black Pearl
NHÂN VIÊN IT (ỨNG DỤNG AI THIẾT KẾ WEBSITE) - Hết hạn
Blackpearl Việt Nam
Thỏa thuận
Hồ Chí Minh
Đăng 30+ ngày trước
Yakult Việt Nam
Bình Dương - Nhân Viên IT Nhà Máy - Hết hạn
Yakult Việt Nam
3.8 ★
17 - 18 triệu
Bình Dương,
Đăng 30+ ngày trước
Công Ty TNHH WNC Việt Nam
Kỹ Sư IT Phần Mềm - Hết hạn
WNC Việt Nam
Thỏa thuận
Hà Nam
Đăng 30+ ngày trước
CÔNG TY CỔ PHẦN GIẢI PHÁP GENE - GENE SOLUTIONS
IT Application Developer - Hết hạn
GENE - GENE SOLUTIONS
3.3 ★
Thỏa thuận
Hồ Chí Minh
Đăng 30+ ngày trước
CÔNG TY TNHH INTELLIGENT MANUFACTURING SECOTE VIỆT NAM
Nhân Viên IT - Hết hạn
SECOTE VIỆT NAM
Thỏa thuận
Bắc Ninh,
Đăng 30+ ngày trước
CÔNG TY CP THƯƠNG MẠI DỊCH VỤ EASIA TRAVEL
IT Executive (Microsoft 365) - Hết hạn
Easia Travel
3.4 ★
Thỏa thuận
Hà Nội
Đăng 30+ ngày trước
CareerLink's Client
Nhân Viên IT (Network) - Tiếng Anh - Thuận An - Hết hạn
Careerbuilder.vn
2.6 ★
14 - 19 triệu
Bình Dương,
Đăng 30+ ngày trước
Viện Thẩm mỹ y khoa Dr Hải Lê
Nhân viên IT triển khai phần mềm - Hết hạn
Viện Thẩm mỹ y khoa Dr Hải Lê
10 - 15 triệu
Hà Nội
Đăng 30+ ngày trước
HEXAGON - CÔNG TY CỔ PHẦN THIẾT KẾ LỤC GIÁC
Chuyên viên IT - Hết hạn
CÔNG TY CỔ PHẦN THIẾT KẾ LỤC GIÁC
10 - 15 triệu
Hà Nội
Đăng 30+ ngày trước
Công ty Cổ phần Đầu tư Alphanam
IT Support - Hết hạn
Alphanam Group
4.0 ★
Thỏa thuận
Hà Nội
Đăng 30+ ngày trước
Hoiana Resort & Golf
IT Asset and Inventory Controller - Hết hạn
Hoiana Resort & Golf
3.4 ★
Thỏa thuận
Quảng Nam,
Đăng 30+ ngày trước
BlueSun Danang Beach Hotel
TRƯỞNG BỘ PHẬN IT/ IT MANAGER - Hết hạn
BlueSun Danang Beach Hotel
8 - 12 triệu
Đà Nẵng,
Đăng 30+ ngày trước
CÔNG TY TRÁCH NHIỆM HỮU HẠN SÀI GÒN PRECISION
TỔ PHÓ IT - PHẦN CỨNG - Hết hạn
SAIGON PRECISION
2.4 ★
Thỏa thuận
Hồ Chí Minh
Đăng 30+ ngày trước
Hoiana Resort & Golf
Technician, IT Service Desk - Hết hạn
Hoiana Resort & Golf
3.4 ★
Thỏa thuận
Quảng Nam,
Đăng 30+ ngày trước
CÔNG TY TNHH FOIS VIỆT NAM
IT Recruiter (JLPT N2 Level)_Entry-level welcome / HaNoi
FOIS VIỆT NAM 1.3★
3 đánh giá 80 việc làm 7 lượt xem
Hết hạn ứng tuyển
twitter Tweet facebook Facebook copy Copy Link
Thông tin cơ bản
Mức lương: 20 - 30 triệu
Chức vụ: Nhân viên
Ngày đăng tuyển: 05/01/2026
Hạn nộp hồ sơ: 05/02/2026
Hình thức: Nhân viên toàn thời gian
Kinh nghiệm: 2 - 5 năm
Số lượng: 1
Giới tính: Bất kỳ
Nghề nghiệp
Ngành
Địa điểm làm việc
- Quận Cầu Giấy, Hà Nội
Mô tả công việc

【Giới thiệu công ty】

FOIS ICT PRO là công ty thuộc tập đoàn phần mềm Nhật Bản có hơn 33 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phát triển phần mềm và dịch vụ CNTT.

Hiện nay, chúng tôi đang hoạt động tại TP. Hồ Chí Minh, cung cấp dịch vụ phái cử kỹ sư IT onsite (HCM / Đà Nẵng / Hà Nội) và phát triển phần mềm cho các khách hàng trong và ngoài nước.


Do doanh thu tăng trưởng tốt, chúng tôi đang chuẩn bị thành lập chi nhánh mới tại Hà Nội.

Công ty đang tìm kiếm nhân viên cùng hợp tác với quản lý người Nhật để cùng xây dựng và phát triển văn phòng startup tại Hà Nội.


【会社概要】

FOIS ICT PROは、日本で33年の歴史を持つITソフトウェア開発企業のグループ会社です。

ホーチミン市を拠点に、ITエンジニアのオンサイト派遣（HCM／Da Nang／Ha Noi）およびソフトウェア開発を行っています。


売上好調の為、ハノイ支社を設立準備中です。

日本人マネージャーと一緒にハノイのスターアップに協力してくれるスタッフを求めています。

Phúc lợi
Benefit Icon
Social insurance, company trip, company party, birthday party
Kinh nghiệm / Kỹ năng chi tiết

【Vị trí tuyển dụng】

Thành viên khởi nghiệp chi nhánh Hà Nội (Sales – Tuyển dụng – Giao tiếp tiếng Nhật)


【Nội dung công việc】

・Xây dựng mối quan hệ và làm việc với các công ty khách hàng IT tại Hà Nội

・Tìm kiếm và phỏng vấn ứng viên IT freelancer hoặc ứng viên tiềm năng

・Theo dõi và hỗ trợ kỹ sư IT làm việc onsite tại khách hàng

・Biên dịch, phiên dịch tài liệu tiếng Nhật ⇔ tiếng Việt

・Hỗ trợ các công việc liên quan đến việc thành lập văn phòng mới

※ Ứng viên chưa có kinh nghiệm trong lĩnh vực tuyển dụng IT hoặc onsite sẽ được quản lý người Nhật trực tiếp đào tạo và hướng dẫn.


【募集職種】

ハノイ支社立ち上げメンバー（営業・リクルート・日本語対応）

・ハノイのITクライアント企業との関係構築・打ち合わせ

・フリーランスITエンジニア・候補者のリサーチおよび面談調整

・オンサイトプロジェクトにおけるエンジニアとクライアントのフォロー

・ベトナム語⇔日本語書類翻訳、通訳

・オフィス立ち上げに関する各種サポート

※ITリクルートやオンサイトビジネスの未経験は、日本人マネージャーが教育・サポートします。


【Yêu cầu ứng tuyển】

・Tiếng Nhật: Trình độ N2 trở lên (có thể giao tiếp tốt với người Nhật)

・Có tối thiểu 2 năm kinh nghiệm Sales hoặc làm việc với khách hàng

・Ưu tiên ứng viên đã từng làm việc chung với người Nhật

・Thành thạo tin học văn phòng (Word, Excel, tìm kiếm qua SNS, v.v.)


【応募条件】

・日本語：N2以上（日本人との円滑なコミュニケーションができる方）

・2年以上の営業経験、またはクライアント対応経験をお持ちの方

・日本人と一緒に仕事をした経験者

・PCスキル（Word、Excel、SNSリサーチなど）


【Kỹ năng ưu tiên】

・Có kinh nghiệm trong tuyển dụng nhân sự IT

・Có kinh nghiệm tìm kiếm kỹ sư freelancer

・Hiểu biết về tuyển dụng qua Facebook, LinkedIn, v.v.


【歓迎スキル】

・IT人材リクルート経験

・フリーランスエンジニアを探した経験

・Facebook、LinkedInなどSNSリクルートに詳しい方


【Thời gian làm việc】

8:00 – 17:30 hoặc 8:30 – 18:00

Nghỉ thứ Bảy và Chủ Nhật


【Địa điểm làm việc】

Quận Cầu Giấy, Hà Nội

(Trong thời gian chưa có văn phòng chính thức, sẽ làm việc từ xa)


【Lương và phúc lợi】

Mức lương: Thỏa thuận theo năng lực và kinh nghiệm

Thời gian thử việc: 2 tháng

Thưởng: 1 lần/năm (theo kết quả kinh doanh)

Thưởng đặc biệt: Dựa theo thành tích cá nhân

Bảo hiểm xã hội, bảo hiểm y tế đầy đủ

Hoạt động nội bộ: Tiệc công ty, du lịch hằng năm, sinh nhật, workshop, v.v.


【勤務時間】

・8:00amから5:30pm又は8:30amから6:00pm

・土曜日、日曜日は休日


【勤務地】

ハノイ市Cau Giay

オフィスが決まるまではリモートワークとなります。


【給与・待遇】

給与：経験・スキルにより応相談

試用期間：2ヶ月

賞与：年1回（業績による）

特別賞与：成果に応じて

社会保険・健康保険完備

会社イベント（会社主催ディナー、社員旅行、誕生日会、勉強会など）


Khu vực
Quận Cầu Giấy - Việc làm tại Quận Cầu Giấy, Việc làm tại Hà Nội
Hết hạn ứng tuyển
Báo cáo
CÔNG TY TNHH FOIS VIỆT NAM
FOIS VIỆT NAM Xem trang công ty
Quy mô:
25 - 100 nhân viên
Địa điểm:
Tầng 5, Halo Building, 92D Nguyễn Hữu Cảnh, Phường 22, Quận Bình Thạnh, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam

Công ty TNHH FOIS VIỆT NAM thành lập tại Việt Nam vào tháng 3 năm 2012. Công ty TNHH FOIS VIỆT NAM có trụ sở chính là Công ty cổ phần FOIS ở Nhật, với những kinh nghiệm, bí quyết tích tũy trên 20 năm trong ngành IT, chúng tôi hướng tới mục đích phát triển công ty lớn mạnh trên thị trường Châu Á, bao gồm Nhật Bản, và thậm chí là trên toàn thế giới. Chúng tôi phát triển, cung cấp các sản phẩm, dịch vụ IT, WEB/DTP. Ngoài ra, chúng tôi còn phát triển dịch vụ offshore (phát triển source code ở công ty con ở nước ngoài) và Labo (cho thuê nhóm kỹ sư xuất sắc có kỳ hạn). Chúng tôi luôn luôn tạo ra các dịch vụ mới để làm hài lòng quý khách hàng.

Review FOIS VIỆT NAM

1.3
3 review
06/12/2023
★ ★ ★ ★ ★ Nhân viên tại Hồ Chí Minh

Đánh giá thực tế về trình độ dev và văn hóa trong team

05/11/2025
★ ★ ★ ★ ★ Nhân viên tại Hồ Chí Minh

Không dự án, không thông tin, không biết gì cả

19/05/2024
★ ★ ★ ★ ★ Web Developer tại Hồ Chí Minh

Thiếu phúc lợi, OT không đủ, môi trường outsource không như tưởng tượng

Xem thêm

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
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

Nhắn tin Zalo