Вы когда-нибудь задумывались, как нейросети учатся распознавать лица, управлять автомобилями или рекомендовать фильмы? За всем этим скрывается работа разметчиков данных — специалистов, которые буквально обучают ИИ видеть и понимать мир.
Сколько зарабатывают разметчики, какие навыки им нужны, и стоит ли вам задуматься о работе в этой индустрии? Раскроем все секреты профессии в нашей статье.
Что такое разметка данных и кто такой разметчик
Машинное обучение постоянно незаметно улучшает качество нашей повседневной жизни, делая ее удобнее. Оно помогает нам находить любимую музыку и фильмы на стриминговых сервисах, прогнозируя наши предпочтения на основе предыдущих выборов. В смартфонах алгоритмы распознавания изображений позволяют мгновенно организовать фотоальбомы, автоматически группируя снимки по лицам, местам и событиям.
А позволяет машинам обучаться как раз разметка данных, то есть процесс, когда исполнители добавляют специальные метки к элементам данных. Данные могут быть представлены в различных формах: изображения, видео, текст, аудио. Но, чтобы использовать эти данные, их нужно обработать и упорядочить. То есть данные должны быть «понятными» для машины или, другими словами, размеченными.
Например, если у нас есть набор данных с геометрическими фигурами, чтобы обучить на нем машину, нужно убедиться, что каждый круг помечен как «круг», квадрат — как «квадрат», треугольник — как «треугольник». Это превращает набор случайных элементов в организованную систему, полезную для обучения. Без такой разметки данные остаются «сырыми» и неупорядоченными. Именно специалисты по разметке превращают «сырые», то есть необработанные данные, в полезные, размеченные данные.
Занимаются проставлением меток разметчики данных. Но, хотя эта работа может показаться чем-то необычным и сложным, доступным лишь специалистам из IT, на самом деле это не совсем так: для работы в разметке не нужен опыт или специальные навыки.
Чем занимается разметчик данных
Разметчик данных выполняет задачи, связанные с подготовкой данных для обучения моделей машинного обучения. Это могут быть:
Транскрибация: преобразование устной речи в текст, что особенно важно для редких языков. Например, мы недавно завершили проект по транскрибации таджикского языка, и без работы сотни разметчиков это было бы невозможно. В других проектах мы расшифровывали разговоры в колл-центрах, чтобы компании могли анализировать частые вопросы и улучшать обслуживание клиентов.
Разметка объектов: создание меток на изображениях и видео. Например, необходимо обводить автомобили на дороге для разработки систем автопилота, выделять скот на пастбищах для мониторинга здоровья животных или размечать сорняки на полях, чтобы усовершенствовать агротехнические решения. У нас также были проекты по разметке выбоин на дорогах для улучшения инфраструктуры, родинок и опухолей на коже для поддержки медицинских исследований, камней на конвейере в горнодобывающей отрасли. Мы даже размечали бактерий под микроскопом!
Выделение ключевых слов: задача поиска наиболее значимых и информативных фраз в тексте. Например, в проектах по анализу отзывов о продуктах мы помогали брендам понять, что именно их клиенты ценят больше всего. В другом проекте мы выделяли ключевые фразы из юридических документов, чтобы ускорить процесс подготовки контрактов и судебных дел.
Разметка документов: структурирование текстов, например, для извлечения данных из анкет для автоматизации рекрутинговых процессов или выделения важной информации из финансовых отчетов для аналитиков. В медицинских исследованиях мы помогали извлекать ключевые данные из историй болезни, чтобы облегчить работу врачам.
Анализ эмоций: аннотация текстов для определения эмоций, проявляемых людьми. Например, мы определяли эмоции в комментариях и отзывах к товарам, чтобы помочь брендам определить отношение клиентов.
Некоторые задачи могут выполнять люди без специальной подготовки, в то время как другие требуют узкоспециализированных навыков. В любом случае, важно строго придерживаться технического задания, которое может быть довольно объемным и занимать несколько страниц. Точность аннотаций имеет ключевое значение: ошибки могут повлиять на работу модели машинного обучения.
Сколько зарабатывает разметчик данных
Есть исполнители, которые размечают данные на специальных сайтах, к примеру, в Яндекс.Заданиях. За одно маленькое задание на таких платформах можно получить около 0.01-0.02$, но цену определяет заказчик.
А вот средняя зарплата исполнителей на полной ставке в специальных компаниях по разметке данных — около 38 или 40 тыс. рублей за полный день. А вот за четыре часа работы разметчик может рассчитывать на 20 тыс. рублей.
А еще оплату определяет проект: на заданиях, требующих уникальных навыков, можно лучше заработать. Например, за транскрибацию таджикского языка мы платили в два раза больше, чем за большинство простых проектов, где нужно размечать изображения. Также за определение опухолей на медицинских изображениях заплатят намного дороже, чем за разме��ку котиков, ведь сделать это сможет только человек с профильным образованием.
Какие перспективы есть у разметчика данных
Конечно, в этой сфере есть свои перспективы роста. Со временем разметчик может научиться работать быстрее и качественнее, что позволит ему больше зарабатывать. Хороший совет от наших менеджеров — сосредоточиться на одном направлении, например, на транскрибации аудио. Выполняя один тип заданий, вы сможете “набить руку” и улучшить навыки.
Опытные разметчики рассказывают: сначала работа занимала у них больше времени, к примеру, аудио для транскрибации приходилось прослушивать очень медленно, постоянно переслушивая, чтобы понять все детали. Но с опытом у них получалось размечать аудио уже на полной скорости. Они могли выполнять задачи уже после одного прослушивания. Поэтому в этой сфере действует правило: чем больше опыта у тебя есть, тем быстрее ты справляешься с работой.
Также в Data Light есть очень много кейсов карьерного роста из разметчиков в руководителей: опытные и инициативные разметчики могут стать тимлидами и управлять командами. А если исполнителю не близка карьера менеджера, он может перейти в отдел контроля качества. Тогда он не будет сам проставлять метки, а только проверять готовую работу других исполнителей.
Как добиться успеха в профессии
Хотя эту профессию легко освоить, чтобы преуспеть, необходимо обладать определенными навыками:
Высокая ответственность и внимание к деталям: разметка может быть монотонной, но требует точности. Она подойдет усидчивым людям, которых не пугает однообразная работа.
Навыки работы с компьютером: уверенное владение ПК необходимо, а вот опыт в IT не обязателен.
Готовность работать с инструментами разметки данных: на проектах разметчик учится использовать специализированный софт, к примеру, CVAT. Но пока вы не устроились, вы просто не сможете самостоятельно зарегистрироваться или практиковаться работать в инструменте, поэтому подавляющее большинство разметчиков приходят в профессию без предварительного опыта.
Обучаемость и организованность: поскольку работа удаленная, важно уметь планировать свой день и находить время для выполнения задач. А еще разметчику нужно быть готовым учиться новому, принимать обратную связь и адаптироваться к новым заданиям и программам.
А вот отсутствие опыта не является преградой при устройстве на работу. Большинство разметчиков приходят к нам без опыта, но быстро осваиваются благодаря внутренним курсам и интенсивам.
Один из наших руководителей даже провел эксперимент, показав обучающий курс по разметке своему сыну. Тот с легкостью прошел финальную проверку. К сожалению, законодательство РФ не позволило юному карьеристу устроиться в Data Light — парню было всего 12 лет.
Сложности профессии
Хотя профессия разметчика данных кажется простой, у нее есть свои сложности.
Монотонность и усталость: разметка данных — это очень однообразный процесс, и, поверьте, он очень быстро утомляет.
Высокий уровень ответственности: точность разметки критична для успеха модели машинного обучения, так как любые неточности могут значительно повлиять на результаты.
Специфика проектов: некоторые задачи требуют глубокого понимания контекста, например, разметка медицинских изображений или юридических текстов.
Как начать карьеру в разметке данных
Самый простой способ — связаться с Data Light. Можно откликнуться на одну из вакансий или написать на почту o.voluevich@data-light.ru. Для начала можно попробовать свои силы в разных типах разметки, используя наш чат-бот.
Если хотите найти работу в разметке, начните с простых шагов:
Ознакомьтесь с теоретической базой: базовые знания в области машинного обучения будут полезны для понимания процесса разметки.
Пройдите онлайн-курсы или тренинги: существует множество курсов, обучающих работе с разметкой данных. Например, бесплатный курс от Нетологии или серия вебинаров в рамках “Академии разметчиков” от Data Light.
Получите практический опыт: стажировки, работа на фрилансе или учебные проекты помогут понять, насколько вам интересна эта сфера.
После этого ищите вакансии разметчика данных в компаниях, занимающихся машинным обучением или анализом данных. К примеру, у нас, все наши вакансии публикуются на HH.ru.
Удачи вам в карьере!
