數據標註員全職的話，建議做嗎？

2020-05-01親子

標註猿的第60篇原創

一個用數據視角看AI世界的標註猿

2022年的上半年對於行業來說是艱難的半年，疫情再次沖擊我們的生活，我也已經居家1個多月了，最近由於同一棟樓的鄰居是密接，導致我們整棟樓再次被要求居家，不知道什麽時間才能結束。好久沒有更新了，還是先跟小夥伴匯報一下最近的工作進展，最近有在做類似的事情的小夥伴可以隨時交流。

參與編寫人工智能訓練師中級的教材。

確定兩個校企合作的事宜，疫情一過就可以開展

參與協會的人工智能訓練師職業技能等級證書考培的準備工作，這塊是由我們協會負責，有感興趣的小夥伴可以隨時交流

言歸正傳，最近在跟小夥伴們交流的時候得到了很多處境艱難的資訊，但也有小夥伴在逆境中找到了很好的方向，就包括本文要介紹的小夥伴。所以本篇文章就跟大家聊聊作為從業者，做數據標註是否有好的出路，能幹到什麽程度？從下面三個方面進行深入討論：

年薪45萬的AI訓練師小夥伴是如何做到的？

數據標註員/AI訓練師/人工智能訓練師哪些人群最適合？

目前的市場需求怎麽樣？

一.年薪45萬的AI訓練師小夥伴是如何做到的？

在很多的從業者或者網上的文章都在對這個崗位都或多或少有些看法，但是在我看了數據標註員對於某類人一定是一個非常好的機會，在新的機遇下的確有很多工作崗位減少了，也有很多新的工作機會，而每個新的機遇也會讓一部份找到自我的價值。

我的一個從業的好友非專業畢業後從業3年的小夥伴經過自己的努力在最近拿到了一個年薪45萬的offer。當他打電話跟我分享這個好訊息的時候，我是發至內心的替他高興，而他也是目前我所知的從數據標註基層一步步做起來走的最好的之一，是數據標註員非常好的榜樣。

我也是特意「采訪」了他，是否能給其他的小夥伴一些好的建議。直接上截圖：

不管是這個行業的創業者還是從業者大部份其實都知道一個道理就是數據標註作為一個入行的切入是好的，但是想要僅僅靠數據標註能有非常好的發展是非常難得，但是作為切入點是非常容易的，而且是非常有機遇的。

但目前從創業者來看，我個人認為還沒有一個數據標註企業在以數據標註業務切入後做轉型或者是企業增值方面有比較好的突破。而作為從業者我認為我的這個好友做的就非常好。期望他可以再未來的道路上越走越好。

二.數據標註員/AI訓練師/人工智能訓練師哪些人群最適合？

學習了好同學的經驗後，我們就要清晰的了解自己是否適合在這個行業發展。這部份其實我在之前也做過崗位分析，感興趣的小夥伴可以再去看一下之前的文章。標註2.0：數據標註員如何進行從業選擇？

單從標註的角度來說，誰都可以做數據標註員，標註工作是利用特定工具按照客戶需求進行數據處理的過程，這樣對於標註員來說只要是用心去理解去做，客戶提出的需求會隨著時間越來越清晰，理解難度也會趨近零，但是效率峰值也會相對固定。所以從這個角度來說，數據標註員的工作就相對於時候性格比較內斂、做事沈穩，不喜歡太多求變、喜歡穩定的小夥伴。

但AI訓練師/人工智能訓練師準確的來說應該是不同的級別，如果對照著去年頒布的人工智能訓練師職業技能等級標準來說，標註員對應的應該是五級，更註重的是標註執行層面，AI訓練師/人工智能訓練師對應的應該就是四級、三級，更註重的是專案的全流程管理層面。這部份比較適合的人群，就是剛畢業的、學習能力相對強一些、最好是相關專業的、可以到北上廣一線打拼一段時間的小夥伴。

這裏面其實特意提到了北上廣一線的原因，主要是因為是可以進入大廠或者平台方，可以給到的專案管理的崗位更多一些。雖然在全國各地都有很多數據標註的供應商，但大都是外部服務商，這部份公司的特點對於專案管理的崗位相對較少，一般配比的話也會在1:30左右，也就是一個專案經理帶30人的團隊，而專案經理都需要相對核心的人員才可以。

另外很重要的一點就是因為是新職業，所以目前還沒有真正對口的科班畢業的學生，所以大廠對於這個崗位的學歷要求也相對放開了很多，是一個很好的進入大廠學習深造的機會。如果目前想在大廠找一個技術相關的工作崗位，基本上985/211的本科畢業生都有難度，大部份都要求研究生了。但是如果這個崗位有一些工作經驗很輕松就可以進入大廠了。這對於很大一部份同學來說是非常好的機會。

三.目前的市場需求怎麽樣？

這部份我們重點看一下不同的四個不同職位的招聘資訊，從而了解不同職位的崗位需求。

1.數據標註員