Data Labelling Engineer

Mục tiêu công việc:

Data Labelling Engineer chịu trách nhiệm gắn nhãn dữ liệu (data labelling) và phân loại các bộ dữ liệu (hình ảnh, video, văn bản, âm thanh, v.v.) theo các yêu cầu dự án để phục vụ cho quá trình huấn luyện các mô hình học máy (machine learning) và trí tuệ nhân tạo (AI).

Các trách nhiệm chính

Gắn nhãn dữ liệu:

• Phân loại và gắn nhãn dữ liệu (hình ảnh, văn bản, video, âm thanh, v.v.) theo yêu cầu dự án.
• Đảm bảo độ chính xác cao khi gắn nhãn dữ liệu để phục vụ cho các mô hình học máy và AI.
• Sử dụng công cụ phần mềm hỗ trợ gắn nhãn dữ liệu (ví dụ: Amazon Mechanical Turk, Labelbox, VGG Image Annotator, v.v.) để thực hiện công việc.
• Kiểm tra và đánh giá chất lượng dữ liệu:
• Kiểm tra chất lượng dữ liệu đã gắn nhãn, đảm bảo rằng các nhãn và thông tin được gắn đúng và đầy đủ.
• Thực hiện các đánh giá kiểm tra dữ liệu định kỳ và đảm bảo rằng dữ liệu phù hợp với yêu cầu dự án.

Hợp tác với các bộ phận khác:

• Phối hợp với nhóm phát triển mô hình AI/ML để hiểu rõ yêu cầu về dữ liệu và đảm bảo dữ liệu đáp ứng đúng tiêu chuẩn.
• Cung cấp phản hồi về các vấn đề liên quan đến chất lượng dữ liệu hoặc công cụ gắn nhãn và tham gia vào việc cải tiến quy trình.

Quản lý dữ liệu và báo cáo:

• Lưu trữ, quản lý và tổ chức dữ liệu gắn nhãn một cách có hệ thống.
• Báo cáo tiến độ công việc, vấn đề gặp phải và kết quả công việc cho người quản lý trực tiếp.
• Tuân thủ quy trình bảo mật:
• Đảm bảo các thông tin dữ liệu không bị tiết lộ ra ngoài và tuân thủ các chính sách bảo mật thông tin của công ty.

Trình độ học vấn

• Tốt nghiệp Đại học hoặc Cao đẳng các chuyên ngành liên quan đến công nghệ thông tin, khoa học máy tính, toán học, thống kê hoặc các ngành học liên quan.
• Có kiến thức cơ bản về các mô hình học máy (machine learning) và trí tuệ nhân tạo (AI) là một lợi thế.
• Kỹ năng chuyên môn:
• Kỹ năng sử dụng các công cụ gắn nhãn dữ liệu là một lợi thế (Labelbox, Amazon Mechanical Turk, VGG Image Annotator, v.v.).
• Kỹ năng phân tích và kiểm tra dữ liệu để đảm bảo độ chính xác cao.
• Kỹ năng làm việc với các loại dữ liệu khác nhau như hình ảnh, văn bản, video, âm thanh là một lợi thế.

Kỹ năng mềm

• Chú ý đến chi tiết và khả năng làm việc tỉ mỉ, cẩn thận.
• Kỹ năng giao tiếp tốt và khả năng làm việc nhóm hiệu quả.
• Khả năng học hỏi và thích nghi với các công cụ và quy trình mới.
• Có khả năng làm việc độc lập và chủ động giải quyết các vấn đề phát sinh trong quá trình làm việc.

Kinh nghiệm

• Ít nhất 1 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Data hoặc relevant.
• Kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực dữ liệu, AI hoặc Machine Learning là một ưu điểm.

Khác

• Giao tiếp tiếng anh tốt là một lợi thế
• Có khả năng làm việc dưới áp lực, đảm bảo tiến độ công việc.
• Cẩn thận, chính xác và tỉ mỉ trong việc xử lý dữ liệu.