数据标注行业5年经验，对曼孚、云测、百度、阿里、长安汽车、腾讯等多家供应商都有一定的了解，做过2D拉框、车道线、库位线、点、语音标注、2D语义分割、3D点云单帧、连续帧、融合帧、点云分割等多种数据类型，目前还在这个行业，希望我的回答可以帮到你。
1、首先，我希望先对这个岗位本身做一个阐述，行业小白可以做一下参考。
数据标注就是AI大数据用来机器学习的模型。
简单理解就是把需要机器识别和分辨的数据打上标签，然后让计算机不断的学习这些特征，最终实现计算机能够自主识别。
举个例子，比如数据标注在自动驾驶领域的应用：自动驾驶是怎么完成的？
简单理解：车企通过采集大量的路况信息，将数据贴上标签后来供机器学习和参考，从而实现车辆的自主识别。
人工贴标签的概念，就像老师教学生识字一样，告诉机器路面上哪些是行人、哪些是马路建筑、哪些是不可接触的障碍物等。
但机器与人不同，它只有通过海量数据的学习，才能减少机械识别中的误差值，因此就需要大量的人力来完成贴标签的动作，这样一来，数据标注岗位也就应时而生了。
2、数据标注行业常见的项目有哪些？
另外还有一些文本标注、语音标注、视频审核等内容，我更多接触到的是车企的自动驾驶项目，因此以上截图的项目涉足更多一些。
3、数据标注员岗位的优势和劣势优势：
优势：
（1）岗位需求量大
上面有提到，要做到智能，就需要大量的基础数据做支撑，因此数据标注属于劳动密集型产业，需要大量的人工来给数据打标签，工作相对比较好找，门槛也不高。
（2）工作简单易上手
这个岗位其实只需要懂得简单的电脑操作就可以做，适合应届毕业生、实习生、暑假工、宝妈等人群，入职只需要简单的培训就能轻松上手。
（3）无销售性质
对比一些销售岗位，需要不断推销产品等这样的工作性质，数据标注员岗位就显得比较轻松了，他不需要和别人打交道，只需要把分给自己的数据按时保质保量完成就可以了，多劳多得的性质，很适合社恐人群。
劣势 ：
（1）成长空间不大
因为属于劳动密集型企业，就好像是在工厂打螺丝，一个组长要管好多人，那么管理岗本来就很少，晋升的空间就很有限，年轻人注重发展的，其实是不太建议做这个行业的。
（2）重复性强
我们的工作内容，其实就是一直在重复，比如给车辆画框，一天要画几千个，每个框都是一样的，就显得很无聊，个人成长的空间是比较小的，工作本身也没有什么挑战性。
（3）数据中断，频繁换项目
这个行业有个很烦人的事情，就是数据的持续性一般都很差，有的项目刚上手做了一两个月，就没有数据了，就要换到另外的新项目上培训学习，这样就会导致你的标注产量一直上不去，但我们这个工作本身就是靠产量来拿工资的，可想而知工资就不会高。
（4）数据质量不达标，返修
做数据标注，最重要的就是交付的质量，一个框是不是按规则进行了贴边，尺寸大小是否合理等，都是有非常精准的要求的，行业小白一开始接触肯定会觉得吹毛求疵，但这就是行业的难点，如果数据一旦不达标，就要进行返修，而返修一般都会要求不能占用工作时间，所以加班也就成了家常便饭。
（5）产能无法达到要求
刚接触数据标注岗位的员工，都会觉得公司管理人员有毛病，要求那么高的产值，简直不是人干的工作。比如2D框基础产量要求画几千框，而刚入职第一天你一试只能画几百框，差的非常远，所以你不停地加班冲产量，再加上时间长了，你之前做的数据又需要返修，还不能占用工作时间，可能会更烦。
其实行业老人都知道，熟练后，领导要求的产能是可以完成的，但最让人不能接受的，就是辛辛苦苦加班做的数据，最后没有验收还被扣钱，搁谁都能气死。
如果想要全职做标注的话，建议你看看上面我在这个行业遇到的问题，如果都能接受，不妨可以试试。
不过需要注意的是，如果能选择大一点的公司最好，最起码工资会有保证，很多小公司因为项目款结算周期长的问题，拖欠员工工资给不了也是常事。
另外如果你入职觉得实在是不适应，也请你不要犹豫，有好的机会就可以转行，这行如果无法混到管理岗位，还是不要长期干，我感觉人会废掉的。
