데이터 라벨러는 인공지능이 학습 데이터를 쉽게 인식할 수 있도록 데이터에 라벨(정보 표식)을 입력합니다.
텍스트, 사진 이미지, 동영상, 사운드 등의 파일에 등장하는 사물, 동식물, 특정 단어 등에 라벨(정보 표식)을 수집하고 입력합니다.
자율주행 자동차의 AI 학습을 위하여 도로 위의 자동차, 사람, 신호 등에 네모 박스를 그립니다.
적성 및 흥미
적성
이미지나 영상 속 물체를 마우스로 정확히 클릭하려면, 손으로 정교한 작업을 할 수 있어야 합니다.
지루하고 반복적인 작업 중 짜증이 나도 침착하게 유지하려면, 내 감정을 잘 파악하고 조절할 수 있어야 합니다.
흥미
정해진 양을 정확히 마무리해야 다음 단계 인공지능 개발이 지연되지 않기 때문에, 맡은 일에 대한 책임감을 갖고 약속을 잘 지키는 사람에게 어울립니다.
사람과 대화 없이 규칙대로 라벨만 붙이는 일이어서, 복잡한 인간관계보다는 단순명료한 일을 좋아하는 사람에게 어울립니다.
진로 탐색 활동
주변 사물이나 현상을 세밀하게 관찰하는 습관을 들이고, 특징을 분류하는 연습을 해서 관찰력을 기르세요.
기본적인 워드프로세서나 엑셀 사용법을 익히고, 다양한 소프트웨어를 다루는 데 익숙해지세요.
'크라우드웍스', '에이모' 등 데이터 라벨링 전문 플랫폼에서 간단한 작업을 직접 경험해 볼 수 있습니다.
준비방법
정규교육과정
데이터 라벨러가 되는데 대학 공부가 필요하지는 않습니다. 그렇지만 장기적으로 데이터 전문가로 성장하려면 컴퓨터나 통계학 관련 공부를 해야 합니다.
관련자격증
국가 공인 민간자격으로 데이터 분석 자격이 있으며, 실무에 도움이 됩니다.
입직 및 취업방법
데이터 라벨링을 하는 기업에서 제공하는 플랫폼에 등록하고 프로젝트에 참여할 수 있습니다. 초보자도 재택근무로 경험을 쌓을 수 있습니다.
인공지능에 필요한 데이터를 수집하고 제공하는 데이터 개발 전문기관, 인공지능 스타트업, 대기업의 데이터 팀 등에서 일할 수 있습니다.
직업전망
인공지능 기술이 발전함에 따라 AI 학습에 필요한 데이터를 개발하는 일자리는 앞으로 계속 필요합니다. 작업이 온라인으로 이루어지기 때문에 재택근무나 유연한 근무 형태를 선호하는 사람에게 적합합니다. 단순 반복 작업을 수행하는 데이터 라벨링 작업은 점차 자동화될 가능성이 있습니다. 데이터 라벨러를 목표로 삼는 것 보다는 장기적으로 데이터를 기획하고 품질 관리를 하는 등 높은 수준의 전문성을 갖춘 데이터 전문가로 성장하는 것이 중요합니다.