🤖 데이터 라벨러 (N잡)
AI 시대를 이끄는 섬세하고 꼼꼼한 부업
최신 트렌드 및 직업 방향성
AI(인공지능) 기술의 발전과 함께 AI 학습 데이터를 구축하는 '데이터 라벨링'은 중요한 N잡으로 떠오르고 있습니다. 이미지, 텍스트, 음성, 영상 등 다양한 형태의 데이터에 AI가 이해할 수 있도록 라벨을 붙이거나 검수하는 작업을 수행합니다. 재택근무가 가능하며, 특별한 기술 없이도 교육을 통해 시작할 수 있어 진입 장벽이 낮습니다. 크라우드웍스, 에이모 등 데이터 라벨링 전문 플랫폼을 통해 프로젝트를 수주하며, 높은 정확도와 꼼꼼함이 요구됩니다.
장점
- **낮은 진입 장벽:** 특별한 기술이나 학력 없이도 교육을 통해 시작할 수 있습니다.
- **재택근무 용이:** 대부분의 작업이 온라인으로 이루어져 집에서 편하게 일할 수 있습니다.
- **유연한 근무 시간:** 원하는 시간에 자유롭게 작업량을 조절할 수 있습니다.
- **AI 기술 기여:** 미래 산업의 핵심인 AI 기술 발전에 기여한다는 보람을 느낄 수 있습니다.
- **지속적인 수요:** AI 산업의 성장에 따라 데이터 라벨링에 대한 수요도 꾸준히 증가할 것입니다.
단점
- **낮은 시간당 단가:** 단순 반복 작업이 많아 시간 대비 수익률이 낮은 편입니다.
- **반복적인 업무:** 단순하고 반복적인 작업이 많아 지루함을 느끼거나 집중력이 저하될 수 있습니다.
- **정신적 피로:** 높은 집중력과 꼼꼼함을 요구하므로 정신적 피로가 누적될 수 있습니다.
- **품질 관리:** 작업 정확도가 낮으면 재작업을 하거나 보상을 받지 못할 수 있습니다.
- **프로젝트의 일시성:** 프로젝트 단위로 작업이 이루어져 수입이 불규칙할 수 있습니다.