數據標註行業5年經驗，對曼孚、雲測、百度、阿裏、長安汽車、騰訊等多家供應商都有一定的了解，做過2D拉框、車道線、庫位線、點、語音標註、2D語意分割、3D點雲單幀、連續幀、融合幀、點雲分割等多種數據類別，目前還在這個行業，希望我的回答可以幫到你。
1、首先，我希望先對這個崗位本身做一個闡述，行業小白可以做一下參考。
數據標註就是AI大數據用來機器學習的模型。
簡單理解就是把需要機器辨識和分辨的數據打上標簽，然後讓電腦不斷的學習這些特征，最終實作電腦能夠自主辨識。
舉個例子，比如數據標註在自動駕駛領域的套用：自動駕駛是怎麽完成的？
簡單理解：車企透過采集大量的路況資訊，將數據貼上標簽後來供機器學習和參考，從而實作車輛的自主辨識。
人工貼標簽的概念，就像老師教學生識字一樣，告訴機器路面上哪些是行人、哪些是馬路建築、哪些是不可接觸的障礙物等。
但機器與人不同，它只有透過海量數據的學習，才能減少機械辨識中的誤差值，因此就需要大量的人力來完成貼標簽的動作，這樣一來，數據標註崗位也就應時而生了。
2、數據標註行業常見的專案有哪些？
另外還有一些文本標註、語音標註、影片稽核等內容，我更多接觸到的是車企的自動駕駛專案，因此以上截圖的專案涉足更多一些。
3、數據標註員崗位的優勢和劣勢優勢：
優勢：
（1）崗位需求量大
上面有提到，要做到智能，就需要大量的基礎數據做支撐，因此數據標註屬於勞動密集型產業，需要大量的人工來給數據打標簽，工作相對比較好找，門檻也不高。
（2）工作簡單易上手
這個崗位其實只需要懂得簡單的電腦操作就可以做，適合應屆畢業生、實習生、暑假工、寶媽等人群，入職只需要簡單的培訓就能輕松上手。
（3）無銷售性質
對比一些銷售崗位，需要不斷推銷產品等這樣的工作性質，數據標註員崗位就顯得比較輕松了，他不需要和別人打交道，只需要把分給自己的數據按時保質保量完成就可以了，多勞多得的性質，很適合社恐人群。
劣勢 ：
（1）成長空間不大
因為屬於勞動密集型企業，就好像是在工廠打螺絲，一個組長要管好多人，那麽管理崗本來就很少，晉升的空間就很有限，年輕人註重發展的，其實是不太建議做這個行業的。
（2）重復性強
我們的工作內容，其實就是一直在重復，比如給車輛畫框，一天要畫幾千個，每個框都是一樣的，就顯得很無聊，個人成長的空間是比較小的，工作本身也沒有什麽挑戰性。
（3）數據中斷，頻繁換專案
這個行業有個很煩人的事情，就是數據的持續性一般都很差，有的專案剛上手做了一兩個月，就沒有數據了，就要換到另外的新專案上培訓學習，這樣就會導致你的標註產量一直上不去，但我們這個工作本身就是靠產量來拿薪金的，可想而知薪金就不會高。
（4）數據質素不達標，返修
做數據標註，最重要的就是交付的質素，一個框是不是按規則進行了貼邊，尺寸大小是否合理等，都是有非常精準的要求的，行業小白一開始接觸肯定會覺得吹毛求疵，但這就是行業的難點，如果數據一旦不達標，就要進行返修，而返修一般都會要求不能占用工作時間，所以加班也就成了家常便飯。
（5）產能無法達到要求
剛接觸數據標註崗位的員工，都會覺得公司管理人員有毛病，要求那麽高的產值，簡直不是人幹的工作。比如2D框基礎產量要求畫幾千框，而剛入職第一天你一試只能畫幾百框，差的非常遠，所以你不停地加班沖產量，再加上時間長了，你之前做的數據又需要返修，還不能占用工作時間，可能會更煩。
其實行業老人都知道，熟練後，領導要求的產能是可以完成的，但最讓人不能接受的，就是辛辛苦苦加班做的數據，最後沒有驗收還被扣錢，擱誰都能氣死。
如果想要全職做標註的話，建議你看看上面我在這個行業遇到的問題，如果都能接受，不妨可以試試。
不過需要註意的是，如果能選擇大一點的公司最好，最起碼薪金會有保證，很多小公司因為專案款結算周期長的問題，拖欠員工薪金給不了也是常事。
另外如果你入職覺得實在是不適應，也請你不要猶豫，有好的機會就可以轉行，這行如果無法混到管理崗位，還是不要長期幹，我感覺人會廢掉的。
