260 việc làm
Thỏa thuận
Đà Nẵng
icon-easy-apply Nộp đơn dễ dàng
Đăng 2 tháng trước
Thỏa thuận
Hà Nội
Đăng 2 tháng trước
Thỏa thuận
Hà Nội
Đăng 2 tháng trước
Thỏa thuận
Hà Nội
Đăng 2 tháng trước
Thỏa thuận
Hồ Chí Minh
Đăng 2 tháng trước
Công Ty Cổ Phần Giáo Dục Thành Thành Công (IGC Group)
Chuyên viên IT Network
IGC Group - TTC Edu
1.0 ★
25 - 28 triệu
Hồ Chí Minh
Đăng 3 tháng trước
Thỏa thuận
Hồ Chí Minh
icon-easy-apply Nộp đơn dễ dàng
Đăng 3 tháng trước
Thỏa thuận
Hồ Chí Minh
Đăng 4 tháng trước
7 - 10 triệu
Hồ Chí Minh,
Đăng 10 tháng trước
Thỏa thuận
Thái Nguyên,
icon-easy-apply Nộp đơn dễ dàng
Đăng 1 năm trước
Bệnh viện đa khoa Nam Liên Chiểu
Bệnh viện đa khoa Nam Liên Chiểu, TP. Đà Nẵng tuyển dụng viên chức năm 2026
Hết hạn ứng tuyển
Thông tin cơ bản
Mức lương: Thỏa thuận
Chức vụ: Nhân viên
Ngày đăng tuyển: 20/07/2026
Hạn nộp hồ sơ: 19/08/2026
Hình thức: Toàn thời gian
Kinh nghiệm: Không yêu cầu
Số lượng: 16
Giới tính: Không yêu cầu
Nghề nghiệp
Ngành
Địa điểm làm việc
Phòng Tổ chức hành chính, Bệnh viện đa khoa Nam Liên Chiểu (Tầng 3, số 68 Hoàng Văn Thái, phường Hòa Minh, quận Liên Chiểu, thành phố Đà Nẵng)

Căn cứ Quyết định số 194/QĐ-BV ngày 26 tháng 6 năm 2026 của Giám đốc Bệnh viện đa khoa Nam Liên Chiểu về việc phê duyệt chỉ tiêu và kế hoach tuyển dụng viên chức của Bệnh viện đa khoa Nam Liên Chiểu năm 2026;
Bệnh viện đa khoa Nam Liên Chiểu thông báo tuyển dụng viên chức năm 2026 như sau:

I. CHỈ TIÊU TUYỂN DỤNG: 16 người
Tổng số chỉ tiêu tuyển dụng viên chức: 16 chỉ tiêu, gồm:
1. Bác sĩ hạng III: 08 chỉ tiêu; Mã số CDNN: V.08.01.03;
2. Điều dưỡng hạng IV: 02 chỉ tiêu; Mã số CDNN: V.08.05.13;
3. Dược sĩ hạng III: 01 chỉ tiêu; Mã số CDNN: V.08.08.22;
4. Công nghệ thông tin: 01 chỉ tiêu; Mã số CDNN: V.11.06.14;
5. Kế toán viên: 01 chỉ tiêu; Mã số CDNN: 06.031;
6. Chuyên viên: 02 chỉ tiêu; Mã số CDNN: 01.003;
7. Văn thư viên: 01 chỉ tiêu; Mã số CDNN: 02.007.
(Kèm theo Bảng thống kê nhu cầu và mô tả vị trí việc làm cần tuyển dụng) Các vị trí việc làm được đăng ký 02 nguyện vọng: Không có.
II. TIÊU CHUẨN, ĐIỀU KIỆN ĐĂNG KÝ DỰ TUYỂN
1. Tiêu chuẩn
Người đăng ký xét tuyển vào viên chức tại Bệnh viện đa khoa Nam Liên Chiểu phải có đủ tiêu chuẩn về phẩm chất, chuyên môn nghiệp vụ, năng lực theo yêu cầu của vị trí, chức danh dự tuyển; đảm bảo các điều kiện theo quy định tại Điều 22 Luật viên chức và điều kiện của Bệnh viện đa khoa Nam Liên Chiểu.
2. Điều kiện
a) Điều kiện chung
– Có quốc tịch Việt Nam và cư trú tại Việt Nam;
– Từ đủ 18 tuổi trở lên;
– Có Phiếu đăng ký dự tuyển;
– Có lý lịch rõ ràng;
– Có văn bằng, chứng chỉ đào tạo, giấy phép hoặc chứng chỉ hành nghề phù hợp với vị trí việc làm dự tuyển;
– Đủ sức khoẻ để thực hiện công việc hoặc nhiệm vụ;
– Những người sau đây không được đăng ký dự tuyển viên chức:
+ Mất năng lực hành vi dân sự hoặc bị hạn chế năng lực hành vi dân sự; đang bị truy cứu trách nhiệm hình sự;
+ Đang chấp hành bản án, quyết định về hình sự của Tòa án; đang bị áp dụng biện pháp xử lý hành chính đưa vào cơ sở chữa bệnh, cơ sở giáo dục, trường giáo dưỡng.
b) Điều kiện cụ thể
Ngoài các điều kiện chung, đối tượng dự tuyển phải đảm bảo các điều kiện, tiêu chuẩn chức danh nghề nghiệp, vị trí tuyển dụng theo quy định hiện hành của Nhà nước và yêu cầu cụ thể của Bệnh viện đa khoa Nam Liên Chiểu tại Bảng thống kê nhu cầu và mô tả vị trí việc làm cần tuyển dụng.
3. Đối tượng và điểm ưu tiên trong tuyển dụng viên chức
Đối tượng ưu tiên, điểm ưu tiên thực hiện theo quy định tại Điều 6 Nghị định số 115/2020/NĐ-CP, sửa đổi, bổ sung tại khoản 2 Điều 1 Nghị định số 85/2020/NĐ-CP, cụ thể như sau:
a) Anh hùng Lực lượng vũ trang, Anh hùng Lao động, thương binh, người hưởng chính sách như thương binh, thương binh loại B: Được cộng 7,5 điểm vào kết quả điểm vòng 2.
b) Người dân tộc thiểu số, sĩ quan quân đội, sĩ quan công an, quân nhân chuyên nghiệp phục viên, người làm công tác cơ yếu chuyên ngành, học viên tốt nghiệp đào tạo sĩ quan dự bị, tốt nghiệp đào tạo chỉ huy trưởng Ban chỉ huy quân sự cấp xã ngành quân sự cơ sở được phong quân hàm sĩ quan dự bị đã đăng ký ngạch sĩ quan dự bị, con liệt sĩ, con thương binh, con bệnh binh, con của người hưởng chính sách như thương binh, con của thương binh loại B, con đẻ của người hoạt động kháng chiến bị nhiễm chất độc hóa học, con Anh hùng Lực lượng vũ trang, con Anh hùng Lao động: Được cộng 5 điểm vào kết quả điểm vòng 2.
c) Người hoàn thành nghĩa vụ quân sự, nghĩa vụ tham gia công an nhân dân, đội viên thanh niên xung phong: Được cộng 2,5 điểm vào kết quả điểm vòng 2.
d) Cán bộ công đoàn trưởng thành từ cơ sở, trong phong trào công nhân: Được cộng 1,5 điểm vào kết quả vòng 2.
Trường hợp người dự xét tuyển thuộc nhiều diện ưu tiên quy định tại khoản này thì chỉ được cộng điểm ưu tiên cao nhất vào kết quả điểm vòng 2.
Những trường hợp thuộc diện chính sách ưu tiên theo quy định của nhà nước phải có đầy đủ giấy tờ xác nhận của cơ quan có thẩm quyền.

III. PHIẾU ĐĂNG KÝ DỰ TUYỂN; HÌNH THỨC TUYỂN DỤNG VÀ CÁCH XÁC ĐỊNH NGƯỜI TRÚNG TUYỂN
1. Phiếu đăng ký dự tuyển
– Người đăng ký dự tuyển viên chức kê khai đầy đủ nội dung và các bằng cấp, chứng chỉ theo yêu cầu của vi trí việc làm (bao gồm cả các bằng cấp, chứng chỉ chứng minh trình độ tin học, ngoại ngữ) tại Phiếu đăng ký dự tuyển viên chức (ban hành kèm theo Nghị định số 85/2023/NĐ-CP ngày 07 tháng 12 năm 2023 của Chính phủ) và nộp trực tiếp Phiếu đăng ký dự tuyển tại địa điểm tiếp nhận phiếu đăng ký dự tuyển hoặc gửi theo đường bưu chính;
– Mẫu Phiếu đăng ký dự tuyển được đăng tải trên trang thông tin điện tử của bệnh viện: http://bvnamlienchieu.com
Lưu ý:
– Người đăng ký dự tuyển viên chức chỉ kê khai các văn bằng, chứng chỉ theo yêu cầu của vị trí việc làm đã được các cơ sở giáo dục đào tạo cấp trước ngày nộp Phiếu đăng ký dự tuyển; không sử dụng giấy chứng nhận tốt nghiệp tạm thời, giấy chứng nhận đã hoàn thành kỳ thi chờ cấp chứng chỉ… để thay thế các văn bằng, chứng chỉ theo quy định.
– Người đăng ký dự tuyển viên chức chịu trách nhiệm về tính chính xác của các thông tin kê khai tại Phiếu đăng ký dự tuyển viên chức và tính hợp pháp, hợp lệ của các văn bằng, chứng chỉ theo yêu cầu của vị trí việc làm cần tuyển. Trường hợp phát hiện hành vi gian lận trong kê khai hoặc sử dụng văn bằng, chứng chỉ không hợp pháp, hợp lệ, Bệnh viện đa khoa Nam Liên Chiểu sẽ đề nghị cơ quan có thẩm quyền hủy bỏ kết quả tuyển dụng.
2. Hình thức tuyển dụng
2.1 Hình thức tuyển dụng: Xét tuyển
2.2. Trình tự, thủ tục tuyển dụng và các nội dung liên quan đến xét tuyển viên chức: Thực hiện theo quy định tại Nghị định số 115/2020/NĐ-CP ngày 25/9/2020 của Chính phủ Quy định về tuyển dụng, sử dụng và quản lý viên chức; Nghị định số 85/2023/NĐ-CP ngày 07/12/2023 của Chính phủ về sửa đổi, bổ sung một số điều của Nghị định số 115/2020/NĐ-CP ngày 25/9/2020 của Chính phủ; Thông tư số 001/2025/TT-BNV ngày 17/3/2025 của Bộ Nội vụ ban hành nội quy, quy chế tuyển dụng, nâng ngạch, xét thăng hạng công chức, viên chức.
2.3. Xét tuyển viên chức được thực hiện theo 2 vòng như sau:
Vòng 1: Kiểm tra điều kiện dự tuyển tại Phiếu đăng ký dự tuyển theo yêu cầu của vị trí việc làm cần tuyển, nếu đáp ứng đủ thì người dự tuyển được tham dự vòng 2 (bao gồm cả việc kiểm tra các văn bằng, chứng chỉ chứng minh trình độ ngoại ngữ, tin học theo yêu cầu của vị trí việc làm).
Đối với các vị trí việc làm yêu cầu trình độ ngoại ngữ, thí sinh nộp chứng chỉ ngoại ngữ để chứng minh trình độ theo quy định. Nếu có một trong các văn bằng, chứng chỉ sau đây thì được sử dụng thay thế chứng chỉ ngoại ngữ:
a) Có bằng tốt nghiệp chuyên ngành ngoại ngữ (Anh, Nga, Pháp, Đức, Trung Quốc hoặc ngoại ngữ khác theo yêu cầu của vị trí việc làm) cùng trình độ đào tạo hoặc ở trình độ đào tạo cao hơn so với trình độ đào tạo chuyên môn, nghiệp vụ theo yêu cầu của vị trí việc làm dự tuyển.
b) Có bằng tốt nghiệp cùng trình độ đào tạo hoặc ở trình độ đào tạo cao hơn so với trình độ đào tạo chuyên môn, nghiệp vụ theo yêu cầu của vị trí việc làm dự tuyển, học tập ở nước ngoài hoặc học bằng tiếng nước ngoài (Anh, Nga, Pháp, Đức, Trung Quốc hoặc ngoại ngữ khác theo yêu cầu của vị trí việc làm) ở Việt Nam, được cơ quan có thẩm quyền công nhận hoặc đương nhiên được công nhận theo quy định của pháp luật.
c) Có bằng tốt nghiệp chuyên môn chuẩn đầu ra về ngoại ngữ theo quy định có giá trị tương đương hoặc cao hơn tiêu chuẩn về ngoại ngữ theo yêu cầu của vị trí việc làm dự tuyển.
d) Có chứng chỉ tiếng dân tộc thiểu số dự tuyển vào vị trí việc làm liên quan trực tiếp đến người dân tộc thiểu số hoặc vị trí việc làm công tác tại vùng dân tộc thiểu số; là người dân tộc thiểu số dự tuyển vào vị trí việc làm liên quan trực tiếp đến người dân tộc thiểu số hoặc vị trí việc làm công tác ở vùng dân tộc thiểu số.
Nếu không có văn bằng, chứng chỉ ngoại ngữ phù hợp thì Hội đồng xét tuyển tổ chức sát hạch để đánh giá năng lực ngoại ngữ theo yêu cầu của vị trí tuyển dụng.
Lưu ý: Thí sinh chịu trách nhiệm về việc đảm bảo yêu cầu về ngoại ngữ theo quy định tại điểm c khoản này, trong đó phải chứng minh được chuẩn đầu ra ngoại ngữ tại cơ sở đào tạo có giá trị tương đương hoặc cao hơn yêu cầu về trình độ ngoại ngữ của vị trí việc làm. Trường hợp sau khi trúng tuyển, thí sinh không chứng minh được đảm bảo điều kiện về trình độ ngoại ngữ theo quy định thì cơ quan có thẩm quyền tuyển dụng sẽ xem xét hủy kết quả tuyển dụng.
Trường hợp người đăng ký dự tuyển có hành vi gian lận trong việc kê khai Phiếu đăng ký dự tuyển hoặc sử dụng văn bằng, chứng chỉ, chứng nhận không đúng quy định để tham gia dự tuyển thì cơ quan, đơn vị có thẩm quyền tuyển dụng thông báo công khai trên trang thông tin điện tử hoặc cổng thông tin điện tử của cơ quan, đơn vị và không tiếp nhận Phiếu đăng ký dự tuyển trong một kỳ tuyển dụng tiếp theo.
Vòng 2: Thi nghiệp vụ chuyên ngành
Hình thức thi: Vấn đáp
Nội dung: Kiểm tra kiến thức, kỹ năng hoạt động nghề nghiệp của người dự tuyển viên chức theo yêu cầu của vị trí việc làm cần tuyển dụng.
– Thời gian thi: Vấn đáp 30 phút (thí sinh dự thi có không quá 15 phút chuẩn bị, không tính vào thời gian thi),
– Thang điểm: 100 điểm;
3. Cách xác định người trúng tuyển
a) Người trúng tuyển trong kỳ xét tuyển viên chức phải có đủ các điều kiện sau:
– Có kết quả xét tuyển tại vòng 2 đạt từ 50 điểm trở lên.
– Có số điểm vòng 2 cộng với điểm ưu tiên quy định tại khoản 4 Kế hoạch này (nếu có) cao hơn lấy theo thứ tự điểm từ cao xuống thấp trong chỉ tiêu tuyển dụng của vị trí việc làm.
b) Trường hợp có từ 02 người trở lên có tổng số điểm tính theo quy định tại tiết 2 điểm a khoản này bằng nhau ở chỉ tiêu cuối cùng của vị trí việc làm cần tuyển thì người đứng đầu cơ quan có thẩm quyền tuyển dụng quyết định người trúng tuyển.
c) Người không được trúng tuyển trong kỳ tuyển dụng viên chức không được bảo lưu kết quả xét tuyển cho các kỳ xét tuyển lần sau.
4. Phúc khảo:
Không thực hiện việc phúc khảo đối với kết quả điểm thi vấn đáp.
5. Mức thu phí tuyển dụng
Theo quy định tại Thông tư số 92/2021/TT-BTC ngày 28 tháng 10 năm 2021 của Bộ trưởng Bộ Tài chính quy định mức thu, chế độ thu, nộp, quản lý và sử dụng phí tuyển dụng; dự thi nâng ngạch, thăng hạng công chức, viên chức

V. THỜI GIAN, ĐỊA ĐIỂM NHẬN PHIẾU ĐĂNG KÝ DỰ TUYỂN
Thời gian: Thời gian tiếp nhận Phiếu đăng ký dự tuyển kể từ ngày 20/7/2026 đến hết ngày 19/8/2026 trong giờ hành chính các ngày làm việc từ thứ Hai đến thứ Sáu):
– Buổi sáng: Từ 07 giờ 00 phút đến 11 giờ 00 phút;
– Buổi chiều: Từ 13 giờ 30 phút đến 16 giờ 30 phút.
Địa điểm tiếp nhận Phiếu đăng ký dự tuyển: Phòng Tổ chức hành chính, Bệnh viện đa khoa Nam Liên Chiểu (Tầng 3, số 68 Hoàng Văn Thái, phường Hòa Minh, quận Liên Chiểu, thành phố Đà Nẵng).
Số điện thoại liên hệ: 02363 764 935
VI. THỜI GIAN, ĐỊA ĐIỂM DỰ KIẾN TỔ CHỨC TUYỂN DỤNG
Sẽ thông báo sau đến từng thí si dự tuyển và công bố công khai trên Trang thông tin điện tử của bệnh viện ở địa chỉ: http://bvnamlienchieu.com
Mọi phản ánh, thắc mắc đề nghị liên hệ trực tiếp với phòng Tổ chức hành chính qua số điện thoại: 02363 764 935 trong giờ hành chính các ngày làm việc để được giải đáp và hướng dẫn.
Trên đây là Thông báo tuyển dụng viên chức của Bệnh viện đa khoa Nam Liên Chiểu năm 2026.

*****Tài liệu đính kèm:

– Phụ lục chi tiết

– Phiếu đăng ký dự tuyển

Nguồn tin: bvnamlienchieu

Khu vực
Hết hạn ứng tuyển
Báo cáo

Bệnh viện đa khoa Nam Liên Chiểu
Bệnh viện đa khoa Nam Liên Chiểu Xem trang công ty
Quy mô:
__
Địa điểm:
68 Hoàng Văn Thái, TP. Đà Nẵng

Ngoài chức năng khám chữa bệnh, bệnh viện còn là cơ sở thực hành của Trường Đại học Y Huế, Học viện Quân Y, Trường Cao đẳng Y tế TW2…Bệnh viện mở rộng quan hệ hợp tác với các tổ chức nước ngoài, tranh thủ các nguồn viện trợ để nâng cấp cơ sở vật chất, trang thiết bị và giao lưu về chuyên môn, chuyển giao các kỹ thuật mới trong chẩn đoán và điều trị.


Công việc của Data Labeling là gì?

1. Data Labeling là gì?

Data Labeling là quá trình gán nhãn cho dữ liệu, thường là dữ liệu không được gán nhãn trước đó, để tạo ra tập dữ liệu huấn luyện cho các mô hình học máy và trí tuệ nhân-made (AI). Công việc này đòi hỏi con người phải xem xét và đánh nhãn cho các yếu tố hoặc đặc điểm trong dữ liệu, ví dụ như hình ảnh, văn bản, âm thanh hoặc video. Các ví dụ phổ biến của công việc Data Labeling bao gồm việc gán nhãn đối tượng trong ảnh (object detection), phân loại văn bản, hoặc transcribe âm thanh và video thành văn bản.

2. Lương và mô tả các công việc của Data Labeling

Hiện nay, có rất nhiều thông tin về việc tuyển dụng Data Labeling, trong những thông tin tuyển dụng đó đều có đính kèm theo thông tin về mức lương Data Labeling. Điều đó giúp cho các bạn có được những cơ hội để biết được mức lương của mình ra sao. Trong phần này, chúng tôi sẽ giúp các bạn có thể nắm được mức lương cơ bản của Data Labeling theo số năm kinh nghiệm:

Số năm kinh nghiệm Vị Trí Mức lương
0 - 2 năm

Thực tập sinh Data Labeling

3.000.000 - 4.000.000 đồng/tháng

2 – 3 năm

Nhân viên Data Labeling cơ bản

7.000.000  - 9.000.000 đồng/tháng

3 - 5 năm 

Chuyên viên Data Labeling

12.000.000 - 15.000.000 đồng/tháng

3 - 5 năm 

Trưởng nhóm Data Labeling

20.000.000 - 25.000.000 đồng/tháng

3 - 5 năm 

Quản lý Data Labeling

26.000.000 - 30.000.000 đồng/tháng

Gán nhãn dữ liệu

Bạn sẽ làm việc với các tập dữ liệu lớn để gán nhãn cho chúng theo yêu cầu của dự án hoặc mô hình học máy. Công việc này bao gồm việc phân loại và đánh dấu dữ liệu, như văn bản, hình ảnh hoặc video, với các thông tin hoặc đặc điểm cần thiết để mô hình học máy có thể học và đưa ra dự đoán chính xác. Bạn cần đảm bảo rằng các nhãn được gán đúng và nhất quán, vì điều này ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng và hiệu quả của mô hình học máy. Sự chú ý đến chi tiết và khả năng làm việc chính xác là rất quan trọng trong vai trò này. Bạn cũng cần theo dõi và cập nhật tiến độ công việc để đáp ứng các yêu cầu của dự án.

Kiểm tra và đánh giá chất lượng dữ liệu

Sau khi gán nhãn, bạn sẽ kiểm tra và đánh giá chất lượng của dữ liệu đã được gán nhãn để đảm bảo tính chính xác và nhất quán. Công việc này bao gồm việc rà soát các nhãn, phát hiện và sửa lỗi, cũng như cung cấp phản hồi để cải thiện quy trình gán nhãn. Bạn có thể cần phải thực hiện các bước kiểm tra chéo với các thành viên khác trong đội hoặc sử dụng các công cụ kiểm tra tự động. Đánh giá chất lượng dữ liệu giúp đảm bảo rằng mô hình học máy được huấn luyện với dữ liệu chính xác, từ đó nâng cao hiệu suất của mô hình. Công việc này yêu cầu kỹ năng phân tích và kỹ thuật để xử lý các vấn đề phát sinh.

Hợp tác và báo cáo

Bạn sẽ làm việc chặt chẽ với các nhóm phát triển mô hình, kỹ sư dữ liệu và quản lý dự án để đảm bảo rằng dữ liệu gán nhãn đáp ứng yêu cầu và mục tiêu của dự án. Công việc này bao gồm việc tham gia vào các cuộc họp để cập nhật tiến độ, thảo luận về các vấn đề và cung cấp thông tin chi tiết về quá trình gán nhãn. Bạn cũng cần chuẩn bị báo cáo về chất lượng dữ liệu và đề xuất các cải tiến nếu cần. Khả năng giao tiếp và hợp tác tốt với các nhóm khác giúp đảm bảo rằng dự án diễn ra suôn sẻ và đạt được kết quả mong muốn. Sự chủ động trong việc giải quyết vấn đề và khả năng làm việc nhóm là rất quan trọng.

3. Data Labeling tiếng Việt là gì?

"Data Labeling" trong tiếng Việt được gọi là gán nhãn dữ liệu hoặc dán nhãn dữ liệu. Đây là quá trình gán các nhãn hoặc thông tin cụ thể cho dữ liệu thô (như văn bản, hình ảnh, video, hoặc âm thanh) để chuẩn bị dữ liệu cho các mô hình học máy (machine learning).

Ví dụ:

  • Trong xử lý hình ảnh, việc gán nhãn có thể là đánh dấu các vật thể trong ảnh (như ô tô, người, cây cối).
  • Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), gán nhãn có thể là phân loại các câu hoặc từ thành các loại cảm xúc (tích cực, tiêu cực, trung tính).

Quá trình này thường được thực hiện thủ công hoặc bán tự động và đóng vai trò quan trọng trong việc đào tạo các mô hình AI chính xác.

4. Data Labeling cần học những gì?

Để làm tốt công việc Data Labeling, bạn không nhất thiết phải qua trường lớp chính quy, nhưng cần một số kỹ năng, kiến thức và có thể tham gia các khóa học hoặc tự học để nâng cao khả năng. Dưới đây là những điều bạn cần chuẩn bị:

Kiến thức cơ bản

Để làm tốt công việc Data Labeling, bạn không cần bằng cấp cao nhưng cần có kiến thức cơ bản về dữ liệu và AI. Hiểu được vai trò của dữ liệu gán nhãn trong việc đào tạo mô hình học máy sẽ giúp bạn thực hiện công việc hiệu quả hơn. Nếu dữ liệu thuộc lĩnh vực chuyên biệt, ví dụ như y tế hay tài chính, bạn cần trang bị thêm kiến thức nền tảng về lĩnh vực đó để đảm bảo chất lượng gán nhãn.

Kỹ năng cần thiết

  • Kỹ năng sử dụng công cụ: Một kỹ năng quan trọng trong Data Labeling là sử dụng thành thạo các công cụ gán nhãn dữ liệu như Labelbox, Supervisely, CVAT, hoặc các phần mềm nội bộ do công ty cung cấp. Ngoài ra, kỹ năng sử dụng Excel cũng rất cần thiết để quản lý và xử lý dữ liệu thô, đặc biệt với dữ liệu dạng văn bản hoặc số liệu.
  • Tư duy chi tiết và cẩn thận: Công việc gán nhãn đòi hỏi bạn phải có tư duy tỉ mỉ và cẩn thận, bởi vì bất kỳ sai sót nào cũng có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình học máy. Khả năng chú ý đến từng chi tiết nhỏ trong dữ liệu là một lợi thế lớn.
  • Kỹ năng tổ chức và quản lý thời gian: Gán nhãn dữ liệu thường yêu cầu xử lý khối lượng lớn thông tin trong thời gian giới hạn. Kỹ năng quản lý thời gian và tổ chức công việc hiệu quả sẽ giúp bạn hoàn thành nhiệm vụ đúng hạn mà vẫn đảm bảo chất lượng.

Bạn không nhất thiết phải tham gia các khóa học chính quy để làm Data Labeling, nhưng việc tham gia các khóa học ngắn hạn có thể mang lại lợi ích lớn. Bạn có thể học các kiến thức cơ bản về AI và dữ liệu trên các nền tảng như Coursera, edX, hoặc Udemy. Ngoài ra, các tài liệu hướng dẫn sử dụng công cụ gán nhãn có sẵn trên YouTube hoặc từ nhà cung cấp cũng rất hữu ích. Nếu bạn làm việc tại công ty, hãy tận dụng các khóa đào tạo nội bộ để nhanh chóng làm quen với công cụ và quy trình.

Những kỹ năng bổ sung hữu ích

Để nâng cao năng lực và mở rộng cơ hội trong tương lai, bạn có thể học thêm một số kỹ năng bổ sung. Ví dụ, việc học lập trình cơ bản với Python hoặc R sẽ giúp bạn tự động hóa các tác vụ lặp lại trong gán nhãn. Ngoài ra, hiểu biết sâu hơn về AI và học máy cũng giúp bạn nắm rõ cách dữ liệu được sử dụng, từ đó thực hiện công việc một cách chiến lược hơn. Nếu làm việc với dữ liệu đa ngôn ngữ, khả năng ngoại ngữ sẽ là một điểm cộng lớn.

Làm thế nào để bắt đầu?

Để bắt đầu công việc Data Labeling, bạn có thể ứng tuyển vào các vị trí thực tập hoặc làm việc tự do (freelance) trên các nền tảng như Upwork, Freelancer. Tham gia các cộng đồng trực tuyến như Kaggle, Zindi cũng là cách tốt để học hỏi và thực hành qua các dự án thực tế. Khi đã có kinh nghiệm, bạn có thể tìm cơ hội tại các công ty cung cấp dịch vụ gán nhãn dữ liệu hoặc các tổ chức phát triển AI. Ngoài ra, hãy cố gắng tích lũy kinh nghiệm thực tế bằng cách tham gia vào các dự án nhỏ trước khi chuyển sang các vai trò cao cấp hơn.

Data Labeling là một bước khởi đầu lý tưởng để bạn bước vào ngành AI và học máy. Sau khi tích lũy đủ kinh nghiệm, bạn có thể phát triển lên các vị trí cao hơn như Data Annotation Specialist hoặc mở rộng sang lĩnh vực Data Science. Điều quan trọng là không ngừng học hỏi và cập nhật kiến thức để nâng cao giá trị bản thân trong lĩnh vực này.

5. Khó khăn của công việc Data Labeling

Khối lượng công việc lớn và lặp đi lặp lại

Công việc Data Labeling thường đòi hỏi xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian ngắn, gây áp lực lớn cho người thực hiện. Sự lặp đi lặp lại của các thao tác dễ dẫn đến sự mệt mỏi, nhàm chán và mất tập trung. Khi mất tập trung, nguy cơ gán nhãn sai hoặc không nhất quán giữa các bộ dữ liệu tăng lên. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng dữ liệu và hiệu quả của mô hình AI được đào tạo.

Đòi hỏi độ chính xác cao

Data Labeling yêu cầu sự cẩn thận và chính xác tuyệt đối, bởi các lỗi nhỏ trong gán nhãn có thể làm sai lệch kết quả của mô hình. Tuy nhiên, việc duy trì độ chính xác cao trong thời gian dài là một thách thức, đặc biệt khi dữ liệu phức tạp. Những lĩnh vực như y tế hoặc pháp lý đòi hỏi người gán nhãn phải có hiểu biết chuyên môn cao, khiến công việc càng trở nên khó khăn. Sai sót không chỉ làm mất thời gian sửa chữa mà còn ảnh hưởng đến uy tín của dự án.

Yêu cầu kiến thức đa lĩnh vực

Nhiều dự án gán nhãn đòi hỏi kiến thức chuyên môn về các lĩnh vực cụ thể như tài chính, y học, hoặc luật pháp. Nếu không có kiến thức nền tảng, người làm việc dễ gặp khó khăn trong việc hiểu và gán nhãn dữ liệu chính xác. Quá trình học hỏi để hiểu về lĩnh vực đó có thể mất thời gian và làm chậm tiến độ dự án. Điều này khiến công việc Data Labeling đôi khi trở thành thách thức lớn với những ai chưa quen với nhiều lĩnh vực khác nhau.

Áp lực về thời gian và chất lượng

Hầu hết các dự án Data Labeling đều yêu cầu hoàn thành trong thời gian ngắn nhưng vẫn đảm bảo chất lượng cao. Việc cân đối giữa tiến độ và độ chính xác tạo ra áp lực lớn cho người thực hiện. Trong một số trường hợp, sự gấp rút có thể dẫn đến sai sót hoặc dữ liệu không được xử lý đầy đủ. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến dự án mà còn gây căng thẳng tinh thần cho người làm việc.

Công nghệ và công cụ thay đổi liên tục

Data Labeling đòi hỏi người làm phải thường xuyên cập nhật và làm quen với các công cụ mới để duy trì hiệu quả công việc. Các công cụ này có thể phức tạp, với giao diện và tính năng khác biệt, khiến việc làm quen mất thời gian. Ngoài ra, sự thay đổi công nghệ nhanh chóng có thể tạo cảm giác bị tụt hậu nếu không học hỏi kịp thời. Điều này khiến công việc vừa mang tính thử thách vừa yêu cầu sự linh hoạt và khả năng học hỏi cao.

>> Xem thêm: 

Công việc Data Science lương cao

Công việc Data Analyst Intern mới cập nhật

Việc làm của Data Labeling mới cập nhật

Data Labeling có mức lương bao nhiêu?

130 - 156 triệu /năm
Tổng lương
120 - 144 triệu
/năm

Lương cơ bản

+
10 - 12 triệu
/năm

Lương bổ sung

130 - 156 triệu

/năm
130 M
156 M
65 M 260 M
Khoảng lương phổ biến
Khoảng lương
Xem thêm thông tin chi tiết

Lộ trình sự nghiệp Data Labeling

Tìm hiểu cách trở thành Data Labeling, bạn cần có những kỹ năng và trình độ học vấn nào để thành công cũng như đạt được mức lương mong đợi ở mỗi bước trên con đường sự nghiệp của bạn.

Data Labeling
130 - 156 triệu/năm
Data Labeling

Số năm kinh nghiệm

0 - 1
6%
2 - 4
54%
5 - 7
26%
8+
14%
Không bao gồm số năm dành cho việc học và đào tạo

Điều kiện và Lộ trình trở thành một Data Labeling?

Yêu cầu tuyển dụng với vị trí Data Labeling

Yêu cầu bằng cấp và kiến thức chuyên môn

  • Bằng cấp: Bạn thường không cần bằng cấp cao để bắt đầu công việc này, nhưng việc có bằng cử nhân trong các lĩnh vực như Khoa học máy tính, Toán học, hoặc Kỹ thuật có thể là một lợi thế. Các chương trình đào tạo liên quan đến phân tích dữ liệu hoặc trí tuệ nhân tạo cũng có thể giúp bạn nắm bắt công việc nhanh hơn. Tuy nhiên, nhiều nhà tuyển dụng chủ yếu chú trọng đến kỹ năng thực tế và kinh nghiệm hơn là bằng cấp chính thức. Khả năng học hỏi nhanh và sự quan tâm đến chi tiết là những yếu tố quan trọng hơn.
  • Kiến thức về công nghệ và công cụ: Bạn cần có kiến thức cơ bản về các công cụ và phần mềm gán nhãn dữ liệu, như các nền tảng gán nhãn hình ảnh hoặc văn bản. Hiểu biết về các công cụ phân tích dữ liệu và phần mềm quản lý dự án có thể giúp bạn thực hiện công việc hiệu quả hơn. Kiến thức về quy trình và phương pháp gán nhãn cũng rất cần thiết để đảm bảo chất lượng và chính xác của dữ liệu. Sự hiểu biết về các nguyên tắc cơ bản của học máy và trí tuệ nhân tạo có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về cách dữ liệu được sử dụng và đánh giá.
  • Kinh nghiệm và kỹ năng phân tích dữ liệu: Bạn nên có khả năng làm việc với các loại dữ liệu khác nhau, từ văn bản đến hình ảnh và video, và biết cách xử lý và phân tích chúng. Kinh nghiệm trong việc làm việc với dữ liệu lớn và khả năng phát hiện lỗi cũng là yếu tố quan trọng. Kỹ năng tổ chức và quản lý dữ liệu sẽ giúp bạn làm việc hiệu quả trong các dự án có khối lượng công việc lớn. Việc hiểu rõ về quy trình kiểm tra và đánh giá chất lượng dữ liệu là cần thiết để đảm bảo kết quả.

Yêu cầu về kỹ năng

  • Kỹ năng chú ý đến chi tiết: Bạn cần có khả năng chú ý đến từng chi tiết nhỏ để đảm bảo rằng các nhãn gán cho dữ liệu là chính xác và nhất quán. Sự chính xác trong gán nhãn dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng của mô hình học máy và kết quả phân tích. Khả năng phát hiện lỗi và sửa chữa chúng kịp thời là rất quan trọng để duy trì độ tin cậy của dữ liệu.

  • Kỹ năng sử dụng công cụ và phần mềm: Bạn cần thành thạo trong việc sử dụng các công cụ và phần mềm gán nhãn dữ liệu, như các nền tảng gán nhãn hình ảnh, văn bản hoặc video. Việc làm quen với các công cụ này giúp bạn thực hiện công việc nhanh chóng và hiệu quả hơn. Khả năng tìm hiểu và sử dụng các phần mềm mới là lợi thế lớn trong môi trường làm việc công nghệ cao.

  • Kỹ năng phân tích và giải quyết vấn đề: Bạn cần có khả năng phân tích dữ liệu và đánh giá chất lượng để phát hiện các vấn đề và đưa ra giải pháp phù hợp. Kỹ năng giải quyết vấn đề giúp bạn xử lý các lỗi hoặc sự không chính xác trong dữ liệu và cải thiện quy trình làm việc. Khả năng tư duy phản biện và phân tích là chìa khóa để đảm bảo dữ liệu gán nhãn đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng.

Các yêu cầu khác

  • Tính kiên nhẫn và cẩn thận: Bạn cần có tính kiên nhẫn cao vì công việc gán nhãn dữ liệu có thể đòi hỏi phải làm việc với khối lượng công việc lớn và đôi khi là các tác vụ lặp đi lặp lại. Sự cẩn thận trong từng bước làm việc đảm bảo rằng dữ liệu được gán nhãn chính xác và đáng tin cậy.

  • Khả năng làm việc độc lập và theo nhóm: Bạn cần có khả năng làm việc độc lập để hoàn thành các nhiệm vụ gán nhãn đúng hạn, đồng thời có khả năng hợp tác hiệu quả với các thành viên khác trong nhóm để đảm bảo tiến độ dự án. Khả năng giao tiếp rõ ràng và phối hợp tốt giúp bạn giải quyết các vấn đề nhanh chóng và duy trì chất lượng công việc.

Các yêu cầu cụ thể có thể thay đổi tùy theo công ty và dự án cụ thể, nhưng kiến thức chuyên môn và kỹ năng cơ bản về Data Labeling là những yếu tố quan trọng để thành công trong vị trí này.

Lộ trình thăng tiến của Data Labeling

Khi bước vào lĩnh vực Data Labeling, việc hiểu rõ lộ trình thăng tiến là rất quan trọng để xây dựng một sự nghiệp thành công và bền vững. Mỗi vị trí trong lộ trình này không chỉ đòi hỏi những kỹ năng và trách nhiệm cụ thể mà còn đi kèm với mức lương trung bình khác nhau, phản ánh sự gia tăng trong kinh nghiệm và trách nhiệm. Để bạn có cái nhìn rõ hơn về cách thức thăng tiến và những cơ hội tài chính mà mỗi giai đoạn nghề nghiệp có thể mang lại, chúng tôi sẽ cung cấp thông tin chi tiết về lộ trình thăng tiến cùng với mức lương trung bình tương ứng cho từng vị trí.

Kinh nghiệm Vị Trí Mức lương

0 - 1 năm

Nhân viên gán nhãn dữ liệu

8.000.000  - 12.000.000 đồng/tháng

2 - 5 năm 

Chuyên viên đánh giá chất lượng dữ liệu

15.000.000 - 25.000.000 đồng/tháng

5 - 8 năm 

Quản lý dự án dữ liệu

25.000.000 - 50.000.000 đồng/tháng

Trên 8 năm 

Giám đốc dữ liệu

50.000.000 - 80.000.000 đồng/tháng

1. Nhân viên gán nhãn dữ liệu (Data Labeling Specialist)

Mức lương: 8.000.000  - 12.000.000 đồng/tháng

Kinh nghiệm làm việc: 0 - 1 năm

Bạn sẽ thực hiện việc gán nhãn dữ liệu theo các yêu cầu dự án, bao gồm việc phân loại, đánh dấu hình ảnh, văn bản hoặc video. Công việc của bạn yêu cầu sự chú ý đến từng chi tiết để đảm bảo tính chính xác và nhất quán của các nhãn. Bạn cũng cần kiểm tra và chỉnh sửa các dữ liệu đã được gán nhãn để đảm bảo chất lượng. Kỹ năng sử dụng các công cụ và phần mềm gán nhãn là rất quan trọng.

>> Đánh giá: Bạn cần sự tỉ mỉ và chính xác trong công việc, điều này sẽ tạo nền tảng vững chắc cho các bước tiếp theo trong sự nghiệp. Mức lương thường không cao nhưng là bước khởi đầu quan trọng để tiến lên các vị trí cao hơn.

2. Chuyên viên đánh giá chất lượng dữ liệu (Data Quality Specialist)

Mức lương: 15.000.000 - 25.000.000 đồng/tháng

Kinh nghiệm làm việc: 2 - 5 năm 

Với vai trò nay, bạn sẽ kiểm tra và đánh giá chất lượng dữ liệu đã được gán nhãn để đảm bảo tính chính xác và nhất quán. Công việc này bao gồm việc rà soát các nhãn, phát hiện lỗi và đề xuất cải tiến quy trình gán nhãn. Bạn cũng sẽ phối hợp với các đội nhóm khác để đảm bảo dữ liệu đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng. Kỹ năng phân tích và giải quyết vấn đề là rất quan trọng.

>> Đánh giá: Vị trí này yêu cầu sự tinh tế trong đánh giá và cải tiến chất lượng dữ liệu, giúp nâng cao hiệu suất của các mô hình học máy. Bạn sẽ có cơ hội phát triển các kỹ năng phân tích và quản lý chất lượng.

3. Quản lý dự án dữ liệu (Data Project Manager)

Mức lương: 25.000.000 - 50.000.000 đồng/tháng

Kinh nghiệm làm việc: 5 - 8 năm 

Bạn sẽ quản lý và điều phối các dự án gán nhãn dữ liệu, bao gồm lập kế hoạch, phân bổ nguồn lực và theo dõi tiến độ dự án. Công việc của bạn bao gồm làm việc với các bên liên quan để đảm bảo các yêu cầu được đáp ứng và dự án được hoàn thành đúng hạn. Bạn cũng sẽ xử lý các vấn đề phát sinh và báo cáo kết quả cho các cấp quản lý. Kỹ năng quản lý dự án và giao tiếp là rất quan trọng.

>> Đánh giá: Bạn sẽ có cơ hội quản lý các dự án lớn và đa dạng, yêu cầu khả năng tổ chức và lãnh đạo. Đây là vị trí quan trọng để chuẩn bị cho các vai trò lãnh đạo cao hơn trong quản lý dữ liệu.

4. Giám đốc dữ liệu (Data Director)

Mức lương: 50.000.000 - 80.000.000 đồng/tháng

Kinh nghiệm làm việc: Trên 8 năm 

Sau khi thăng tiến lên vị trí Giám đốc dữ liệu, bạn sẽ lãnh đạo và điều phối tất cả các hoạt động liên quan đến dữ liệu trong công ty, từ việc phát triển chiến lược dữ liệu đến quản lý các đội ngũ làm việc với dữ liệu. Công việc của bạn bao gồm việc thiết lập các mục tiêu dài hạn, đảm bảo dữ liệu hỗ trợ các mục tiêu kinh doanh và tối ưu hóa quy trình làm việc. Bạn cũng sẽ làm việc chặt chẽ với các giám đốc phòng ban khác để tích hợp dữ liệu vào các chiến lược tổng thể của công ty. Kỹ năng lãnh đạo và chiến lược là rất quan trọng.

>> Đánh giá:Vị trí này yêu cầu khả năng lãnh đạo xuất sắc và tầm nhìn chiến lược cao, đồng thời quản lý các hoạt động dữ liệu toàn công ty. Đây là một vị trí cấp cao, có thể mang lại mức lương và quyền lợi hấp dẫn.

Xem thêm:

Việc làm Data Labeling

Việc làm Data Analyst Intern

Việc làm Senior Data Intern

Việc làm Data Analyst

Nhắn tin Zalo