Data Labeler là gì? Mức lương và cơ hội việc làm hiện nay

I. Data Labeler là gì?

Data Labeler (Nhân viên gán nhãn dữ liệu) là người thực hiện công việc gán nhãn dữ liệu (data labeling) cho các dữ liệu thô như hình ảnh, văn bản, âm thanh hoặc video, giúp các mô hình AI và học máy (Machine Learning) có thể hiểu, từ đó, học hỏi và đưa ra dự đoán chính xác.

II. Công việc của Data Labeler gồm những gì?

Tùy vào từng lĩnh vực, Data Labeler có thể làm việc với dữ liệu hình ảnh, văn bản, video, giọng nói hoặc dữ liệu hành vi người dùng. Khảo sát thị trường tuyển dụng trên hệ thống JobOKO cho thấy, công việc của Data Labeler chủ yếu xoay quanh việc gắn nhãn, phân loại và xử lý dữ liệu để phục vụ quá trình huấn luyện AI và Machine Learning.

• Phân tích và gắn nhãn dữ liệu thô: Nhân dữ liệu, tiến hành phân tích và gán nhãn theo các tiêu chí được xác định sẵn.
• Kiểm tra chất lượng dữ liệu: Kiểm tra độ chính xác và đồng nhất của dữ liệu đầu ra.
• Phản hồi lỗi và đề xuất cải thiện quy trình: Chủ động báo cáo các vấn đề phát sinh liên quan đến dữ liệu hoặc quy trình gắn nhãn, đề xuất giải pháp để cải thiện chất lượng công việc.
• Xây dựng và tối ưu quy trình gán nhãn: Chuẩn hóa quy trình gắn nhãn dữ liệu, phối hợp với các phòng ban (IT) để điều chỉnh gán nhãn phù hợp với mô hình AI.
• Hỗ trợ đào tạo và báo cáo công việc: Đào tạo và hướng dẫn người mới, báo cáo tiến độ công việc theo yêu cầu.

III. Kỹ năng phù hợp với Data Labeler

Data Labeler là công việc yêu cầu độ chính xác cao trong quá trình gán nhãn dữ liệu để phục vụ huấn luyện AI. Vì vậy, trong các tin tuyển dụng, doanh nghiệp thường xây dựng chân dung ứng viên tiềm năng cần đáp ứng được các kỹ năng chuyên môn lẫn kỹ năng mềm để đáp ứng yêu cầu công việc.

1. Kỹ năng chuyên môn (Technical Skills)

• Hiểu biết về AI và máy học: Hiểu cách AI và Machine Learning hoạt động để biết dữ liệu được sử dụng như thế nào trong quá trình huấn luyện mô hình.
• Nắm vững các phương pháp gán nhãn (annotation): Hiểu các phương pháp như gán theo chuỗi, gán đồng thời, gắn đa nhãn, gán bán giám sát, gán nhãn bán tự động để xử lý dữ liệu đúng yêu cầu và tối ưu độ chính xác cho mô hình AI.
• Sử dụng phần mềm/công cụ gán nhãn: Có thể thao tác với các nền tản gán nhãn chuyên dụng như Label Studio, CVAT, Scale AI, Super Annotate, Amazon SageMaker Ground Truth để tăng tốc độ xử lý dữ liệu và giảm sai sót trong quá trình làm việc.
• Xử lý dữ liệu: Biết cách kiểm tra, phân loại, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu nhằm đảm bảo chất lượng training data trước khi đưa vào hệ thống AI.
• Tin học văn phòng: Sử dụng tốt Excel, Google Sheets, Google Drive, phần mềm quản lý dữ liệu giúp hỗ trợ báo cáo công việc, tổng hợp dữ liệu và theo dõi tiến độ dự án.
• Tiếng Anh: Nhiều guideline, tài liệu kỹ thuật, phần mềm annotation hiện nay sử dụng tiếng Anh hay khi làm việc trong các công ty có yếu tố nước ngoài cũng sử dụng tiếng Anh khi làm việc, vì vậy khả năng tiếng Anh tốt sẽ giúp tiếp cận với tài liệu, dễ làm việc trong dự án hơn.

2. Kỹ năng mềm (Soft Skills)

• Tư duy phản biện: Đánh giá tính hợp lý của dữ liệu và phát hiện các trường hợp bất thường, tránh tình trạng dữ liệu sai ảnh hưởng đến AI.
• Cẩn thận, tỉ mỉ: Quan sát, chú ý chi tiết, thao tác chính xác và luôn kiểm tra dữ liệu để đảm bảo quá trình huấn luyện AI hiệu quả.
• Kiên nhẫn, chịu áp lực tốt: Duy trì sự tập trung khi làm công việc gắn với khối lượng dữ liệu lớn trong thời gian dài, đảm bảo deadline tiến độ dự án.
• Giao tiếp và làm việc nhóm: Trao đổi và truyền đạt thông tin công việc chính xác với AI Engineer, Data Analyst, Machine Learning Engineer để xử lý công việc hiệu quả hơn.
• Quản lý thời gian: Sắp xếp các đầu việc theo thứ tự ưu tiên, đảm bảo hoàn thành đúng deadline và chất lượng công việc.
• Kỷ luật, tuân thủ quy trình: Tuân thủ đúng quy trình của các dự án để đảm bảo tính đồng nhất của dữ liệu.

IV. Mức lương của nhân viên gán nhãn dữ liệu

Theo khảo sát việc làm tại JobOKO, mức lương của nhân viên gán nhãn dữ liệu hiện nay dao động từ 8 - 18 triệu VNĐ/ tháng với người có kinh nghiệm. Đối với các vị trí không yêu cầu kinh nghiệm và có đào tạo, thu nhập trong khoảng 6.5 - 10 triệu VNĐ/tháng.

Các yếu tố ảnh hưởng đến mức lương của Data Labeler liên quan đến kinh nghiệm, khả năng sử dụng AI, trình độ tiếng Anh, quy mô và mức độ phức tạp của dự án, lĩnh vực hoạt động và quy mô của doanh nghiệp.

V. Cơ hội việc làm của Data Labeler

Trong bối cảnh AI và Machine Learning phát triển mạnh mẽ, nhu cầu tuyển dụng Data Labeler đang tăng nhanh tại nhiều doanh nghiệp công nghệ, trung tâm dữ liệu và startup AI. Đây được xem là một trong những vị trí mở ra cơ hội tiếp cận ngành trí tuệ nhân tạo dành cho cả người mới bắt đầu lẫn ứng viên muốn chuyển ngành sang lĩnh vực công nghệ.

• Nhu cầu tuyển dụng tăng: Hiện nay, nhiều doanh nghiệp đang đẩy mạnh tuyển dụng Data Labeler để phục vụ cho Chatbot AI, nhận diện hình ảnh, xe tự lái, trợ lý ảo,...
• Cơ hội việc làm cho người mới bắt đầu: Nhiều doanh nghiệp sẵn sàng tuyển fresher, sinh viên mới ra trường, người chưa có kinh nghiệm miễn có khả năng sử dụng máy tính tốt, tiếng Anh cơ bản, cẩn thận, tỉ mỉ và ham học hỏi.
• Đa dạng hình thức làm việc: Đặc thù của Data Labeler là làm việc theo dự án, bạn có thể làm dưới nhiều hình thức linh hoạt như fulltime, part-time, freelance, remote hay hybrid.

VI. Kinh nghiệm xin việc Data Labeler hiệu quả

Trong bối cảnh nhu cầu tuyển dụng nhân sự AI ngày càng tăng, Data Labeler đang trở thành công việc được nhiều người quan tâm. Để tăng cơ hội trúng tuyển, bạn nên xây dựng chiến lược ứng tuyển bằng cách chuẩn bị CV, kỹ năng phỏng vấn và lựa chọn đúng kênh tìm việc phù hợp.

1. Chuẩn bị CV tập trung vào kỹ năng phù hợp

Thay vì bằng cấp, nhà tuyển dụng thường quan tâm đến các kỹ năng của ứng viên có thể đáp ứng yêu cầu công việc. Trong CV, bạn nên nhấn mạnh các kỹ năng phù hợp với Data Labeler như kỹ năng xử lý dữ liệu, sự tỉ mỉ, tập trung, kỹ năng tin học văn phòng, khả năng ngoại ngữ, kinh nghiệm sử dụng công cụ gán nhãn.

2. Rèn phản xạ phỏng vấn

Việc luyện phỏng vấn trước sẽ giúp bạn tự tin và chuyên nghiệp hơn khi trao đổi chính thức với nhà tuyển dụng. Bạn có thể luyện trả lời các câu hỏi phỏng vấn thường gặp, các câu hỏi chuyên môn gán nhãn, xử lý tình huống (như dữ liệu lệch, dữ liệu không khớp hướng dẫn, yêu cầu gán nhãn nhiều). Lưu ý nên trả lời ngắn gọn, đúng trọng tập và lồng ghép ví dụ thực tế có liên quan để câu trả lời thuyết phục hơn.

3. Chủ động tìm việc trên các kênh hay tuyển Data Labeler

Hiện nay, nhu cầu tuyển dụng Data Labeler đang tăng nhanh tại nhiều doanh nghiệp AI, startup công nghệ và công ty dữ liệu. Bạn có thể chủ động tìm hiểu và ứng tuyển trên các nền tảng đang có nhiều doanh nghiệp cần tuyển Data Labeler như JobOKO. Ngoài ra, nền tảng cũng hỗ trợ bạn tạo CV chuẩn ATS, chat trực tiếp với nhà tuyển dụng (Omess).

VII. Một số câu hỏi phỏng vấn nhân viên gán nhãn dữ liệu

Với vị trí Data Labeler, nhà tuyển dụng thường tập trung đánh giá kỹ năng xử lý dữ liệu, hiểu biết về AI và xử lý tình huống thông qua các câu hỏi như:

• Bạn hiểu Data Labeler là gì?
• Bạn có hiểu về AI hoặc Machine Learning không?
• Bạn đã từng sử dụng công cụ gán nhãn dữ liệu nào chưa?
• Bạn đã từng tham gia dự án Data Labeling nào chưa?
• Bạn có thể mô tả quá trình gán nhãn hình ảnh/văn bản mà bạn đã làm không?
• Bạn có thể đọc hiểu tài liệu kỹ thuật tiếng Anh không?
• Bạn sẽ làm gì nếu phát hiện dữ liệu bị sai hoặc không nhất quán?
• Nếu gặp dữ liệu khó xác định, bạn sẽ làm gì?
• Bạn sẽ làm gì khi thấy dữ liệu không khớp với hướng dẫn?
• Làm thế nào để đảm bảo độ chính xác khi gắn nhãn dữ liệu số lượng lớn?
• Bạn có thể làm việc với công việc lặp lại trong thời gian dài không?
• Bạn sẽ xử lý thế nào khi deadline gấp nhưng vẫn phải đảm bảo chất lượng dữ liệu?
• Vì sao bạn muốn theo đuổi nghề Data Labeler?

* Mẹo phỏng vấn hiệu quả:

• Nhấn mạnh tính kiên nhẫn và tỉ mỉ vì đây là yêu cầu tiêu biểu của công việc.
• Thể hiện đam mê với AI dù bạn chưa có kinh nghiệm.
• Thực hành trước các công cụ gán nhãn miễn phí như LabelImg, LabelMe để hiểu cách sử dụng.

VIII. Câu hỏi thường gặp về nghề Data Labeler

1. Học gì để theo đuổi nghề Data Labeler?

Data Labeler là công việc liên quan đến dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và yêu cầu khả năng tiếng Anh nên bạn có thể theo học các ngành như công nghệ thông tin, khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo, ngôn ngữ Anh, hệ thống thông tin, kỹ thuật dữ liệu.

2. Data Labeler có phù hợp với người mới không?

Có. Đây là công việc khá phù hợp với người mới vì không yêu cầu bằng cấp cao và được đào tạo từ đầu. Bạn chỉ cần có sự cẩn thận, tuân thủ quy trình, có tư duy logic và khả năng xử lý dữ liệu cơ bản là đã có thể bắt đầu làm Data Labeler và có thể học, tích lũy kinh nghiệm thêm trong quá trình làm việc.

3. Làm Data Labeler có cơ hội thăng tiến không?

Có. Sau khi tích lũy kinh nghiệm, Data Labeler có thể phát triển lên các vị trí như QA Data, AI Trainer, Data Analyst hoặc AI Operations. Nếu tiếp tục học thêm về dữ liệu và AI, cơ hội phát triển nghề nghiệp sẽ rộng mở hơn trong thời đại phát triển của trí tuệ nhân tạo.

Như vậy, Data Labeler là vị trí công việc phù hợp với những ai mong muốn bắt đầu hoặc thay đổi sự nghiệp với lĩnh vực AI. Hy vọng những chia sẻ trên đã giúp bạn hiểu rõ Data Labeler là gì, công việc cụ thể, kỹ năng cần có cũng như tiềm năng phát triển của nghề này trong tương lai. Nếu bạn muốn tìm việc làm Data Labeler, ghé ngay JobOKO để tham khảo và ứng tuyển nhanh chóng!