Tìm việc làm Data Labeling (Gán nhãn dữ liệu) có 7 tin tuyển dụng tháng 3/2025

5.2. Tuyển dụng việc làm gán nhãn dữ liệu tại TP.HCM

TP.HCM là trung tâm kinh tế lớn của Việt Nam, luôn dẫn đầu về số lượng các công ty công nghệ và startups.

Tại đây, nhu cầu tuyển dụng việc làm gán nhãn dữ liệu không ngừng tăng cao do sự phát triển mạnh mẽ của các ngành công nghiệp công nghệ cao và ứng dụng AI trong nhiều lĩnh vực, từ thương mại điện tử đến ngân hàng. TP.HCM đang ngày càng thu hút nguồn nhân lực lớn và tạo ra nhiều cơ hội việc làm trong ngành này.

Mức lương trung bình cho việc làm gán nhãn dữ liệu tại TP.HCM dao động từ 10.000.000 - 20.000.000 VND/tháng, tại các khu vực tuyển dụng nhiều như Quận 1, Quận 2…

5.3. Tuyển dụng việc làm gán nhãn dữ liệu tại Đà Nẵng

Đà Nẵng là một trong những thành phố phát triển nhanh chóng về các lĩnh vực kinh tế và công nghệ ở khu vực miền Trung. Mặc dù không có số lượng công ty công nghệ lớn như ở Hà Nội hay Hồ Chí Minh, nhưng Đà Nẵng đang thu hút sự quan tâm của các nhà đầu tư và các công ty muốn phát triển ứng dụng AI.

Nhu cầu tuyển dụng việc làm gán nhãn dữ liệu tại Đà Nẵng tăng do sự phát triển của các doanh nghiệp công nghệ nhỏ và các tổ chức hỗ trợ nghiên cứu AI tại khu vực.

Mức lương trung bình cho việc làm gán nhãn dữ liệu tại Đà Nẵng dao động từ 10.000.000 - 15.000.000 VND/tháng, tại các khu vực tuyển dụng nhiều như Quận Hải Châu, Quận Thanh Khê…

6. Những kỹ năng và yêu cầu cần có cho việc làm gán nhãn dữ liệu

Để được ứng tuyển vào việc làm gán nhãn dữ liệu, bạn cần phải có những kỹ năng và yêu cầu sau:

Bằng cấp: Tốt nghiệp Cao đẳng, Đại học trở lên chuyên ngành Công nghệ thông tin, Ngôn ngữ học… Có các chứng chỉ như công nghệ thông tin, phân tích dữ liệu là một lợi thế.

Yêu cầu cần phải chú ý đến chi tiết: Các nhiệm vụ gán nhãn dữ liệu yêu cầu sự tập trung cao độ và độ chính xác tuyệt đối. Mỗi lỗi nhỏ có thể ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu tổng thể, vì vậy ứng viên phải luôn đảm bảo rằng công việc được thực hiện đúng yêu cầu và không bỏ sót bất kỳ chi tiết nào.

Kỹ năng làm việc độc lập và theo nhóm:

• Làm việc độc lập hiệu quả, đặc biệt là khi làm việc từ xa, giúp ứng viên hoàn thành nhiệm vụ một cách chủ động và không cần sự giám sát chặt chẽ.

• Kỹ năng giao tiếp và phối hợp với các thành viên trong nhóm cũng rất quan trọng, đặc biệt là trong các dự án có sự thay đổi hoặc cập nhật thường xuyên. Ứng viên cần trao đổi rõ ràng về các yêu cầu và vấn đề phát sinh trong quá trình làm việc.

Kiến thức về công nghệ và phần mềm gán nhãn: Kiến thức về các công cụ và phần mềm chuyên dụng để gán nhãn dữ liệu là rất quan trọng. Ứng viên cần thành thạo các nền tảng này để tăng hiệu quả và độ chính xác trong công việc. Những ai có kinh nghiệm với các công cụ này sẽ có lợi thế, giúp làm việc nhanh hơn và chính xác hơn.

Kỹ năng quản lý thời gian và tổ chức:

• Khả năng quản lý thời gian là yếu tố then chốt trong công việc gán nhãn dữ liệu, vì thường có các yêu cầu về tiến độ chặt chẽ. Ứng viên cần xây dựng kế hoạch làm việc hợp lý, phân bổ thời gian cho các nhiệm vụ quan trọng, đồng thời xử lý tốt các thay đổi bất ngờ trong dự án.

• Khi làm việc từ xa, việc tổ chức công việc một cách chuyên nghiệp giúp đảm bảo tiến độ và chất lượng công việc, tạo ấn tượng tốt với nhà tuyển dụng hoặc các đối tác.

7. Những khó khăn trong việc làm gán nhãn dữ liệu

Việc gán nhãn dữ liệu là một bước quan trọng trong quy trình huấn luyện mô hình học máy, tuy nhiên, quá trình này thường gặp phải nhiều khó khăn, đặc biệt là khi yêu cầu và môi trường công việc thay đổi liên tục. Những vấn đề này không chỉ ảnh hưởng đến hiệu quả công việc mà còn có thể làm giảm chất lượng của dữ liệu gán nhãn.

Áp lực về thời gian và khối lượng công việc: Việc gán nhãn dữ liệu thường yêu cầu một lượng lớn thời gian và công sức. Các dự án thường có khối lượng dữ liệu lớn cần xử lý trong khoảng thời gian ngắn, khiến cho người làm việc phải chịu áp lực lớn về tiến độ.

Yêu cầu về độ chính xác cao: Một trong những yếu tố quan trọng nhất trong việc gán nhãn dữ liệu là tính chính xác. Dữ liệu được gán nhãn sai có thể dẫn đến các mô hình học máy kém chất lượng, ảnh hưởng đến hiệu quả của hệ thống. Vì vậy, đảm bảo độ chính xác cao là một yêu cầu khó khăn và đôi khi khó đạt được khi khối lượng dữ liệu quá lớn hoặc dữ liệu có độ phức tạp cao.

Thay đổi yêu cầu từ dự án hoặc khách hàng: Các yêu cầu về nhãn hoặc tiêu chí gán nhãn có thể thay đổi trong quá trình thực hiện dự án, đặc biệt là khi khách hàng thay đổi yêu cầu. Điều này có thể dẫn đến việc phải làm lại các công việc đã hoàn thành, gây lãng phí thời gian và tài nguyên.

Cạnh tranh trong ngành: Trong ngành gán nhãn dữ liệu, có rất nhiều công ty và tổ chức cạnh tranh với nhau để cung cấp dịch vụ, đôi khi dẫn đến việc giảm giá hoặc yêu cầu gán nhãn với số lượng lớn trong thời gian ngắn. Điều này không chỉ tạo áp lực về công việc mà còn làm giảm chất lượng công việc khi người thực hiện phải làm việc vội vàng để đáp ứng yêu cầu về thời gian.

Tóm lại, việc làm gán nhãn dữ liệu đang là một ngành nghề có tốc độ phát triển mạnh mẽ, đặc biệt là trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo và học máy. Mặc dù có những thách thức trong công việc, nhưng với nhu cầu ngày càng tăng và cơ hội nghề nghiệp lớn, đây là lĩnh vực đầy triển vọng cho những ai có kỹ năng và sự kiên nhẫn trong công việc.