주부 부업 데이터 라벨링, 자격증 수입 알바 교육 한방정리

요즘 젊은 층들 사이에서는 '부업'이라는 단어가 대세이다. 코로나19 확산으로 인해 비대면 일자리가 주목받기 시작했고 유지되면서 많은 사람들이 재택부업으로 데이터 라벨링 아르바이트에 관심을 가지고 있다. 지금부터는 데이터 라벨링이란 무엇인지, 어떤 일을 하는지, 수입과 장단점에 대해 알아보도록 하자.

 

목차

 

 

데이터 라벨링 부업

데이터 라벨링이란?

데이터 라벨링이란 인공지능(AI) 학습용 데이터를 수집하기 위해 사람이 직접 이미지나 영상 속 사물 등 객체를 식별하거나 분류하는 작업을 뜻한다.

이 과정에서 AI에게 정확한 정보를 제공하기 위해서 원본 사진 또는 영상 위에 이름이나 위치설명 등 부가정보를 입력하는데 이것을 라벨링이라고 한다. 간단히 말해 기계학습을 위한 데이터 정제 작업이다. 이미지나 영상, 텍스트 등을 기계가 인식할 수 있는 형태로 변환하는 작업이다.

AI 데이터 라벨러(어노테이터)란?

AI 데이터 라벨러는 인공지능(AI) 기술 고도화를 위한 필수요소인 양질의 데이터를 확보하기 위해 각종 텍스트 및 음성 파일 등의 데이터를 가공해 제공해 주는 직업이다.

동영상이나 사진 속에 나오는 동물, 사물, 풍경 등 모든 것들에 라벨을 단 후, AI에 학습을 시킨다. 영상데이터에서 특정 객체에 박스를 표시하고 태깅하거나, 문자에서 키워드를 추출하고 문장으로 요약하는 등 주로 단순하고 반복적인 작업을 수행하지만, 현재 인공지능 산업이 무서운 속도로 활성화되면서 라벨링 업무도 전문성을 요구하고 있다. 현재 정부에서는 내일배움카드를 크라우드 웍스에 연결시켜 데이터 라벨러들의 활동을 지원하고 있고, 크라우드 웍스의 데이터라벨링이 주부들 사이에서 부업으로 점점 인기를 얻어가고 있다.

 

검수자: 일반 데이터라벨러의 작업물이 프로젝트 기준에 맞게 잘 작업되었는지 확인하는 업무를 수행한다. 대부분의 사이트에서는 작업자 중 검수자를 선발하는 경우가 많고, 별도 시험을 통해 선발하는 경우도 있다. 크라우드웍스는 검수관련 가격을 이수해야만 검수자활동을 할 수 있다. 

프로젝트 매니저: 각 업체의 데이터라벨링 프로젝트의 전체를 관리하는 담당자로서 프로젝트의 일정과 가이드, 진행등을 맡아 관리하는 업무를 수행한다.

수입과 일자리

현재 국내 시장에서의 데이터 라벨링 플랫폼 운영사들은 대부분 프로젝트 단위로 수익을 지급하고 있으며, 단가는 건당 최소 100원~최대 10만원 이상으로 다양하게 책정되어 있다. 단가는 해당 프로젝트의 난이도와 소요시간, 참여자 수 등 여러 요소에 의해 결정된다. 따라서 동일한 프로젝트라도 개인마다 받는 금액이 다를 수밖에 없다. 하지만 현재로서는 시급제보다는 프로젝트 완료 후 일괄 정산받는 방식이 보편적이며, 한 달 동안 최대 150만원 가량의 소득을 올릴 수 있다고 알려져 있다. 개인적인 작업은 30원부터 난이도와 경력에 따라 가격이 다양하게 형성되어 있으며 많게는 한 달에 500 이상의 수입을 버는 사람들도 있다. 단, 쉽게 할 수 있다는 생각은 접어두자. 많이 벌기 위해서는 그만큼의 시간과 노력 희생이 따른다. 

크라우드소싱 사이트에서는 다양한 사물이나 동물의 사진, 다양한 연령대의 명령어 음성 수집, 특정 포즈나 온라인 동영상을 보고 따라하는 영상을 수집하는 등의 형태의 일들을 볼 수 있다. 이러한 작업들을 데이터라벨링 데이터 수집으로 분류된다. 수집된 데이터들에 네모박스를 치거나 점으로 형태를 인식시키는 등 정보를 입히는 것을 가공 작업이라고 한다. 크라우드웍스, 레이블러, 캐시미션 같은 크라우드소싱 사이트를 통해 데이터라벨링 일자리를 살펴볼 수 있다. 사이트에 따라 장단점이 있으니 자세한 내용을 알아보고 싶으면 사이트를 방문해서 자신에게 맞는 곳을 찾아 지원하면 된다.

데이터 라벨링 종류 사이트 모음

데이터라벨링 부업

데이터 라벨러로서 갖춰야 할 역량

관련 분야 전공자이거나 경력자라면 더욱 유리하지만, 비전공자라고 해서 불가능한 것은 아니다. 다른 직업에 비해 단순작업이 있어 진입장벽은 낮다. 다만 처음 접하는 용어가 많고 전문용어가 많아 어려움을 느낄 수 있으니 꾸준한 공부가 필요하다. 그리고 정해진 기간 내에 최대한 많은 결과물을 만들어내야 하므로 책임감 있게 임하는 자세가 필요하다.

크라우드웍스 내일 배움카드 교육과 자격증

간단한 교육만 받으면 데이터 라벨링 알바를 시작할 수 있다. 현재 노동 고용부가 크라우드웍스와 협력하여 데이터 라벨링교육을 제공하고 있다. 2023년부터 크라우드웍스는 국민내일배움교육 인공지능 기술 관련 선정 기업으로서 이곳을 통해 데이터 라벨러로 성장해 나가고 있는 사람들이 많다. 내일배움카드를 발급받는 경우 100% 국비 지원을 받으며 교육을 받을 수 있으며 하는 작업류와 작업양에 따라 작게는 200만원 크게는 800만원의 수익을 얻는 사람들이 있다. 해당 교육은 크라우드웍스 홈페이지에서 바로 확인할 수 있다. 

[내일 배움카드 발급받기]

[크라우드 윅스 데이터 라벨링 교육확인]

 

부업으로서 장점과 단점

[장점]

-데이터 라벨링은 어려운 작업이 아니기 때문에, 자격증만 취득하면 누구나 시작할 수 있다.

- 데이터 라벨링은 일을 할 수 있는 시간과 장소에 제약이 없기 때문에, 집에서 일하면서 부수입을 얻을 수 있다.

(내일배움카드를 통해 크라우드 윅스에서 기본 교육을 제공받을 수 있는 것도 장점 중에 하나이다.)

- 데이터 라벨링을 하면 기계학습에 대한 이해도가 높아지기 때문에, 머신러닝 분야에서의 경력 쌓기에 도움이 된다.

- 데이터 라벨링은 단순 노동이기 때문에, 수입 대비 일의 양이 많은 경우 체력적인 부담이 따를 수 있다.

[단점]

- 데이터 라벨링은 사람이 하는 작업이기 때문에, 사람마다 결과물이 다를 수 있기에 정확한 가이드라인과 체계적인 교육을 받아야 한다.

- 라벨링이 잘못되면 기계학습 모델의 성능에 직접적인 영향을 미치기 때문에 꼼꼼한 작업이 필요하다.

- 라벨링 작업을 할 때는 일관성 있는 결과물을 만들어내기 위해 팀원들과의 협업이 필요할 때가 있다.

- 처음에는 일을 하면서 알아야 할 관련 용어들과 생소한 개념 때문에 일처리가 미숙할 수 있지만, 익숙해지게 되면 문제가 되지 않는다.

데이터라벨링 부업

AI 데이터 라벨러는 다른 직업에 비해 진입 장벽이 낮은 업무이다. 이 와중에 컴퓨터 사용에 능숙한 사람이나 데이터에 대한 이해 기반이 있는 사람은 더욱 빨리 적응할 수 있고 더 많은 업무를 빠르게 처리하여 급여를 높일 수도 있다. 특히나 경력 단절 여성으로 다시 취업하기 원하시는 분들은 기본교육을 통해 라벨러로 시작한 후 이를 바탕으로 직무 능력을 개발하고 다른 데이터 분야의 전문직으로 성장할 수도 있다. 사실 라벨링의 업무 데이터 분야가 워낙 다양해서 젊은 층들이 빠르게 적응할 수 있다고는 하지만 중장년층도 충분히 도전할 수 있는 분야이니 직장인들이라도 내일배움카드를 사용해 크라우드 웍스에서 제공하는 데이터 라벨링 교육을 수강할 수 있다. 

취업 전망

아직까지는 초기 단계이기 때문에 당장 높은 연봉을 기대하기는 어렵지만, 향후 5년 이내에 폭발적인 성장세를 보일 것으로 예상되고 있다. 실제로 미국 기업 웨이모(Waymo)는 2019년 11월 자율주행차 상용화를 앞두고 약 1만 개의 도로 주행 테스트를 진행했는데, 이때 총 4억 달러(약 4,600억 원) 규모의 자금을 투입했다고 밝힌 바 있다. 우리나라에서도 정부 차원에서 디지털 뉴딜 정책을 발표하면서 2025년까지 58조 2,000억 원을 투자하겠다고 밝혔는데, 이러한 흐름에 발맞춰 IT 업계뿐만 아니라 금융권, 제조업 등 다양한 산업군에서 데이터 라벨러 채용 수요가 증가할 것으로 보인다.

 

일반인 사용자들도 인공지능 챗봇인 챗GPT에 쉽게 접근하게 되면서 인공지능이 얼마나 우리와 가까워지고 있는지 크게 느끼고 있다.  이 인공지능 모델이 더욱더 정확하고 정교해지기 위해서는 학습을 통해 데이터를 축적해야 하는데 이 학습의 역할을 하도록 도와주는 것이 데이터 라벨링이다. 데이터 라벨링을 통해 머신러닝 모델의 정확도를 높일 수 있기 때문에 데이터 라벨링은 머신러닝, 딥러닝 등의 분야에서 매우 중요한 작업이다.

 

많은 사람들이 챗gpt의 성능을 보며 인공지능이 나의 직업을 대체하고 고용불안을 심화시키지 않을까 하는 우려를 하고 있지만 미국의 마이크로 소프트사는 2022년까지 7500만 개의 일자리를 AI가 대체하였지만, 1억 3300만 개의 새로운 일자리를 창출했다고 발표할 정도로 시각을 조금 바꿔보면 인공지능은 새로운 기회의 땅이 되고 있다. 크라우드 웍스에서는 그중에서도 데이터 라벨링 부업 또는 전업으로 시작할 수 있도록 육성하는 교육 기관으로 자리 잡고 있다.

 

정부에서 추진하는 한국판 뉴딜 국가 프로젝트를 속 디지털 뉴딜의 목표는 2025년도까지 사회 전반에 걸쳐 디지털화 사업과 더불어 약 90만 개의 일자리를 창출하는 것이다. 국민의 생활범주과 밀접한 분야의 데이터를 구축·개방·활용하여 방대한 데이터댐 구축이 기대되는 가운데 특히 데이터 관련 직업은 더욱 다양화하고 전문화할 것으로 보인다. 특히 AI 데이터 라벨러는 데이터 인프라 구축의 가장 기본이 되는 직군으로서 단순한 라벨링 작업부터 고도화된 직군으로 영역을 넓힐 수 있어 전망이 좋으며 다른 직업들에 비해 쉽게 도전해 볼 만한 일자리이다.