• 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.

• 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.

• 데이터 라벨러가 되는데 대학 공부가 필요하지는 않습니다. 그렇지만 장기적으로 데이터 전문가로 성장하려면 컴퓨터나 통계학 관련 공부를 해야 합니다.

• 국가 공인 민간자격으로 데이터 분석 자격이 있으며, 실무에 도움이 됩니다.

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.