데이터 라벨링을 시작하시는 분들에게 입문에 대하여 레벨링 후기

지금도 많은 분들이 데이터 라벨링 부업을 시작하려고 하는데, 어떻게 해야 할지 모르겠다고 하는 분들이 많으신 것 같습니다. 그래서 데이터 라벨링 부업 초보자 혹은 입문자분들이 이 글을 통해서 데이터 라벨링의 전체적인 흐름을 볼 수 있도록 하는 글을 써볼까 합니다. 질문에 간단하게 답을 하는 형식으로 진행되며 설명이 부족하면 다른 글을 참조하시면 좋을 것 같습니다.

자격증은 필요한가요?

데이터 라벨링이란 인공지능 알고리즘 고도화를 위해 AI가 스스로 학습할 수 있는 형태로 데이터를 가공하는 작업을 데이터 라벨링이라고 합니다. 최근 생성형 AI의 등장으로 AI에게 비가공 데이터를 주고 AI가 사람의 지시 없이 데이터 패턴을 학습하는 형태의 비 라벨링 데이터 방향으로 흐름이 점점 변하고 있습니다. 데이터 라벨링을 하기 위해서는 교육이 필수인가요? 데이터 라벨링 교육이 필수는 아닙니다. 채용할 때 프로젝트마다 가이드가 존재하고 교육, 테스트가 있기에 자격증 유무를 따로 확인하진 않습니다. 그래도 데이터 라벨링이 무엇인지 정돈 알고 시작해야 어떤 일을 하는지는 알 수 있겠죠.

교육은 어디서 들을 수 있나요?

23년을 기준으로 교육을 들을 수 있는 방법은 내일 배움 카드 교육, AIDE 자격증 과정 교육, AI 데이터 홈페이지에 데이터 라벨링 전문 교육 세 가지가 있습니다. 각 과정에 대해서 조금만 더 설명해 드리면 내일 배움 카드 교육은 무료 과정으로 2023년은 크라우드웍스에서만 수강할 수 있었습니다. 크라우드웍스에서 많은 인원이 신청해서 상반기에 마감될 만큼 해당 과정을 통해 데이터 라벨링 입문을 하고자 하시는 분들이 참 많았습니다. AIDE 자격증 과정은 유료 과정이며 내일 배움 교육과 내용은 비슷하나 이론적인 내용이 추가되어 있고 자격증 취득을 위한 과정입니다. AI 데이터 홈페이지에 데이터 라벨링 전문 교육은 23년 하반기 오픈하였습니다. 내일 배움 카드 교육에 해당하지 않거나 무료 과정이 종료되면서 앞서 설명해 드린 AIDE 자격증 과정과 AI 데이터 홈페이지에서 진행하는 전문 교육을 따로 듣는 분들도 많았습니다.

교육만 들으면 일할 수 있나요?

아닙니다. 교육은 필수가 아니며 수료를 해도 수료증을 받게 되는 것이고 AIDE 자격증 교육과정도 자격증 시험을 통과해야 민간자격증을 취득하게 됩니다. 교육과 자격증 모두 데이터 라벨링 참여를 위한 필수 조건이 아니며 앞서 이야기한 것처럼 채용할 때 프로젝트마다 교육과 테스트가 있습니다. 그럼 저는 AIDE 자격증을 취득했을까요? 취득했습니다. 자격증이 22년 5월에서 6월 정도부터 시작되어 이제 3년이 되어가고 있기 때문에 데이터 라벨링 현장에서 어떠한 큰 영향을 미칠지는 좀 더 봐야 할 것 같다는 게 개인적인 생각입니다. 그리고 취득해도 아주 큰 도움을 받지 못합니다.

AIDE 자격증 필요성은?

 

'1위' 데이터 라벨링 플랫폼, 크라우드웍스, AIDE 자격증

AIDE 자격증은 민간 자격증이며 현재로서는 크라우드웍스에서 데이터 라벨러로 활동하려면 AIDE 자격증 취득자를 우선해 주기 때문에 크라우드웍스에서 활동하기를 원하는 분들이라면 자격증 취득은 충분히 고민해 보시기 바랍니다. 크라우드웍스를 통해서 데이터 라벨링을 알게 되는 분이 많을 텐데요. 하지만 데이터 라벨링은 크라우드웍스에서만 할 수 있는 게 아닙니다. 요약하면 있으면 기회는 조금 더 많아지지만 그렇다고 자격증이 있다고 바로 참여할 수 있는 것이 아니라 자격증 유무를 떠나서 프로젝트에 참여하려면 교육을 하고 테스트를 통과해야 합니다.

일은 어디서 할 수 있나요?

첫 번째는 크라우드웍스, 캐시미션 등과 같이 라벨링 플랫폼을 통해서 일할 수 있습니다. 각 사이트에 가입해야 하고 사이트마다 교육이 있는 곳은 교육을 이수하고 프로젝트가 뜨면 개별적으로 지원을 하면 됩니다. 지원을 하면 테스트를 심하게는 3차까지 보기도 하고 교육을 진행하기 때문에 실제로 라벨러로 참여하려면 여러 과정을 또 거쳐야 합니다. 두 번째는 알바몬, 알바천국, 사람인, 잡코리아 등과 같이 채용 사이트를 통해서 일할 수 있습니다. 데이터 라벨링, 크라우드 워커, 가공, 수집 등등 데이터 라벨링과 관련된 용어로 검색하고 채용 사이트를 통해서 지원하시면 연락이 잊어버릴 때쯤 옵니다.

데이터 라벨링 일자리 쉽게 찾을 수 있는 방법이 있나요?

앞서 설명해 드린 사이트 하나하나 다 확인하려면 시간이 많이 드는데요. 크라우드웍스 카페에서 일거리, 정보, 모집, 프로젝트 일정 탭을 통해서 출퇴근 업무, 재택 업무, 다른 라벨링 사이트의 작업을 편하게 확인할 수 있습니다. 크라우드웍스 카페 외에 여러 카페가 존재하며 라벨러들끼리 카페나 오픈채팅을 통해 일자리를 공유하기도 합니다. 그리고 데이터 라벨링 정부 지원 사업이 시작되는 시기에는 AI 허브 홈페이지를 통해서 일자리를 쉽게 모아볼 수 있습니다. AI 허브 홈페이지에는 정부 지원 프로젝트에 관한 일자리만 제공되니까 이점도 알아두시면 도움이 되실 겁니다.

여러 개 프로젝트에 지원해도 되나요?

여러 개 프로젝트에 지원해도 무방하며 프로젝트를 동시에 진행하는 것도 가능합니다. 단 업체에서 원하는 최소 작업 기준은 맞춰야 합니다. 데이터 라벨링 작업을 할 때 장비는 어떤 게 좋은가요? 데이터 라벨링만을 위해서 장비를 구매하고 큰 금액을 투자하는 것은 추천해 드리고 싶지 않습니다. 왜냐하면 후회하실 겁니다. 고정적으로 월급처럼 일정한 금액을 벌어들이는 것도 아니고 얼마를 벌지는 미리 알 수 없습니다. 누구는 성수기에 들어서면 한 달에 몇백을 버는 분도 계시지만, 대부분은 백만 원을 버는 것도 쉽지 않은 게 현실입니다. 또한 비수기에는 십만 원도 못 벌게 됩니다.

데이트 라벨링 나이 제한 없나요?

라벨러로 활동하며 사람마다 느끼시는 게 조금 다를 수 있겠지만, 프로젝트 특성상 나이 제한이 있는 경우도 있고 그렇지 않은 경우가 더 많다고 생각합니다. 나이보다는 경험을 더 중요하게 본다고 알고 있습니다. 데이트 라벨링 전업 가능한가요? 전업을 물어보시는 거라면 재택으로 가능한가요?라는 말이 함축되어 있다고 생각하는데요. 데이터 라벨링은 비수기가 존재하고 단가 차이가 많이 나기 때문에 재택근무로만 데이터 라벨링 전업은 어려워 보입니다. 그렇기 때문에 데이터 라벨링은 부업으로만 생각하시는 게 좋습니다. 앞에서도 말씀드렸듯이 고정적인 수입이 없으며 비수기에 수익은 용돈 정도라는 점 다시 강조해 드리고 싶네요.

데이터 라벨링 비수기와 성수기

데이터 라벨링 비수기는 일이 없는 시기고 1년에 절반을 차지한다고 생각합니다. 23년에는 정부 지원 사업이 제 생각으로는 본격적으로 시작된 게 9월 말이나 10월 초가 아니었나 싶은데요. 데이터 라벨링 성수기, 비수기는 인공지능 학습용 데이터 구축 사업, 정부 지원 사업이 시작이 되는 시점으로 구분된다고 보면 될 것 같습니다. 그래서 22년을 기준으로 보면 6월에서 7월부터 12월까지 성수기로 이야기합니다. 22년과 23년을 비교해 보면 성수기는 더 짧아지고 있고 정부에서 지원하는 금액도 축소되고 있습니다. 정부 지원 사업은 프로젝트 이름에 '인공지능 학습용 데이터 구축 사업'이라는 문구가 들어 있는데요. 22년, 23년 같은 타이틀을 사용했으니까 24년도에도 정부에서 지원한다면 이 이름을 쓸 것으로 보입니다.

세금 신고는 어떻게 하나요?

 

프리랜서 원천징수, 원천세 3.3%, 소득공제, 세액공제

재택으로 이루어지는 일은 대부분 프리랜서로 진행하게 됩니다. 3.3%의 원천징수 금액을 받게 되고 다음 해 5월 종합소득세 신고를 하면 됩니다. 혹시 모르는 상황을 대비해서 업체들을 잘 확인해 두는 게 좋겠습니다. 데이터 라벨링을 시작하는 분들에게 해주고 싶은 말이 있으신가요? 조금 긴 답변이 될 것 같은데요. 데이터 라벨링을 시작하기 전 데이터 라벨링의 장점과 단점을 꼭 확인하고 시작하셨으면 좋겠습니다. 데이터 라벨링은 비수기가 존재하고 단가가 몇십 원대에서 몇천 원대까지 다양합니다. 그리고 작업 기간을 예상하는 게 쉽지 않고 수시로 업데이트되는 가이드와 사람마다 다른 검수 기준 그리고 데이터 부족으로 일이 중단되는 등 다양한 변수 상황이 존재합니다.

데이터 라벨링 3년 차 후기

작년 말에서 올해 초에 데이터 라벨링을 알게 된 분들은 비수기가 너무 길어서 일자리를 찾을 수 없다는 말을 정말 많이 하시는데요. 데이터 라벨러로 일하는 입장에서 굉장히 안타깝고 아쉽지만, 비수기가 있다는 사실을 알고 있다면 조금 더 버틸 수 있는 힘이 될 거라고 생각합니다. 그리고 22년에 데이터 라벨링으로 높은 수익을 냈지만, 데이터 라벨링 2년 차엔 그러지 못할 수도 있다고 생각합니다. 그럼에도 데이터 라벨링에 계속 도전하는 건 재택 업무이며 다양한 데이터를 라벨링 하면서 경험을 통해서 높은 단가 프로젝트를 잡을 수 있는 기회를 스스로 만들기 위함입니다.

마무리

여기까지 데이터 라벨링 부업 초보자, 입문자분들을 위해서 데이터 라벨링의 전체적인 흐름을 알 수 있도록 많은 이야기를 늘어놓았습니다. 경험으로 터득한 내용이 누군가에게 도움이 되길 바라면서 준비한 글을 마칠까 합니다. 끝까지 읽어 주셔서 감사드리고요. 24년엔 부자 되세요.

 

 

데이터 라벨링 무료 교육 종료 정부 지원 예산 삭감 사기 주의