요즘 집에서 할 수 있는 새로운 부업을 알아보다가 데이터 라벨러라는 직업을 알게 되었습니다. 집에 컴퓨터만 있으면 할 수 있는 직업으로 누구나 할 수 있는 직업인 것 같아 오늘은 데이터 라벨러에 대해 알아보도록 하겠습니다.
데이터 라벨러 정의
데이터 라벨러는 인공지능(AI)가 학습을 위해 데이터에 라벨(태그)를 붙히는 작업을 수행하는 전문가를 말합니다. 이들은 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 데이터 유형에 대한 분류, 인식, 분석 등을 가능하게 정확한 정보를 인공지능에게 알려줍니다. 데이터 라벨링은 머신러닝 알고리즘이 올바르게 학습하고, 더 정교하고 정확한 결과를 도출하는 데 필수적인 과정입니다.
데이터 라벨러 입직 하는 방법
데이터 라벨러가 되기 위해서는 특정 분야에 대한 이해도와 더불어 데이터를 정확하게 분석하고 라벨링할 수 있는 능력이 필요합니다. 일반적으로 관련 분야의 학사 학위를 소지하거나 데이터 분석에 관한 기본적인 지식이 있는 경우 입직의 문이 넓어집니다.
그러나 데이터 라벨러 직무가 반드시 학위나 자격증이 필요한 것은 아닙니다. 데이터 분석이나 머신러닝 관련 자격증을 보유하고 있다면 해당 분야에 대한 이해도가 높다고 판단되기 때문에 입직 시 우대사항이 될 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 분석 관련 자격증이나 머신러닝 과정 수료증은 강력한 이점이 됩니다.
또한 온라인 강의 플랫폼에서 제공하는 데이터 라벨링 관련 교육과정을 통해 필요한 지식과 기술을 습득하시기만 해도 입직이 가능합니다.
데이터 라벨러 실무 경험 쌓기
실무 경험은 데이터 라벨러로서의 역량을 키우는 데 매우 중요합니다. 인턴십이나 프로젝트 참여를 통해 실제 데이터 라벨링 작업 경험을 쌓는 것이 좋습니다. 이를 통해 데이터 처리와 분석, 머신러닝 알고리즘에 대한 실제 적용 능력을 향상 시킬 수 있습니다. 또한 이 과정에서 포트폴리오를 구축하여 미래의 고용주에게 자신의 능력을 입증할 수 있습니다.
데이터 라벨러는 프리랜서이기 때문에 끊임없이 일을 찾으러 다녀야 합니다. 그러기 위해서는 포트폴리오가 중요한 입직 조건이 될 수 있습니다.
취업 준비와 면접
데이터 라벨러 직종에 지원할 때는 관련 경험과 교육과정을 잘 드러내는 이력서와 포트폴리오를 준비하는 것이 중요합니다. 면접에서는 자신이 어떻게 데이터 라벨링 작업에 기여할 수 있는지, 본인이 작성한 프로젝트에서 반려가 얼마나 없었는지를 잘 표현하는것이 좋습니다.
결론
데이터 라벨러는 AI 기술 발전에 있어 빼놓을 수 없는 중요한 역할을 하며, 이 분야는 앞으로도 지속적인 성장이 예상됩니다. 관련 지식과 기술을 갖추고, 실무 경험을 쌓으며 지속적으로 학습하는 자세가 중요합니다. 데이터 라벨러로서 경력을 쌓아가는 과정에서는 끊임없는 새로운 도전을 직면해야 합니다. 이를 통해 전문성을 더욱 발전 시킬 수 있을 것입니다.