[Data] AI Data Labeling Manager(경력)
👋 우리 팀을 소개합니다.
Data팀은 노타의 AI 모델 개발의 원재료가 되는 학습/검증/테스트 데이터셋을 직접 수급하여 관리하기 위한 과정을 기획·운영합니다. 프로젝트별 요구사항을 반영함과 동시에 안전한 데이터셋을 제공하기 위한 기반을 마련하기 위해 연구개발팀~인프라팀~법무팀과 긴밀하게 협업합니다.
이로써 AI 데이터셋을 제품 가치로 연결하는 기준과 흐름을 설계하고, 그 위에서 데이터 라이프사이클을 효율적으로 실행함으로써 제품의 신뢰성과 완성도에 기여하고 있습니다.
📌 해당 포지션으로 합류하신다면
제품 연구개발을 위한 라벨링 데이터 구축 프로젝트 관리를 메인 업무로 수행하며, 사내 데이터셋 관리 정책에 따라 유입된 데이터셋을 운영하게 됩니다. 사내 라벨링 데이터셋 구축 실무를 전체적인 관점으로 바라보며 인하우스 라벨러와 외부 프로젝트 관리 모두를 경험할 수 있습니다. 또한 제품 연구개발 요구사항을 데이터셋으로 반영하는 전 과정에 참여해 기획자·엔지니어와 밀접하게 협업하게 됩니다.
특히 라벨링 데이터셋 구축 이후에는 빠르게 변화하는 업계 환경과 조직 상황에 맞춰, 어떻게 데이터셋을 설계·관리해야 할지 문제를 발굴하고 해결 방안을 실행해 보는 과정에서 성장할 수 있습니다.
✅ 주요 업무
- 라벨링 데이터 구축 기획 및 운영 관리
- 라벨링 작업 요구사항 정의 및 가이드 문서 버전 관리
- 내부 라벨링 프로젝트 일정·비용 관리 및 내외부 협업 커뮤니케이션
- 라벨링 데이터셋 구축 수행 결과물 및 품질 관리
- 인하우스 라벨러 커뮤니케이션 및 계약·비용 관리
- 라벨링 플랫폼 운영 관리
- 구독형 또는 오픈소스 기반 라벨링 플랫폼(CVAT, Label Studio 등) 관리·운영
- 라벨링 플랫폼 활용 프로세스 개선 및 효율화
- 사내 데이터 관리 실무 수행
- 사내 데이터 관리 정책에 따른 사내 데이터셋 분류 및 S3 접근 권한 관리
- Jira, Confluence, Notion 문서 작성
✅ 자격요건
- 해외 여행에 결격 사유가 없으신 분
- 데이터 가공 프로젝트 기획·운영 3~5년 실무 경험(일정·비용·리스크 관리)이 있으신 분
- 서버 또는 클라우드를 활용하여 Infra/DevOps/ML 엔지니어와 원활히 협업 커뮤니케이션이 가능하신 분
- 커뮤니케이션 및 문서화 능력을 바탕으로 업무를 수행하고 문제를 해결하실 수 있으신 분
✅ 우대사항
- 관련 학과를 졸업하신 분 (학사 이상)
- 스프레드시트 내 쿼리 함수 활용으로 데이터 매핑 작업이 가능하시거나 체계적인 문서 작성 및 관리가 가능하신 분
- 오픈소스 기반 플랫폼 구축 및 운영 관리 경험이 있으신 분 (예: CVAT, Label Studio 등)
- Vision 데이터셋 또는 개인정보/의료 데이터셋을 취급해보신 경험이 있으신 분
✅ 채용 절차
- 서류 검토 > 스크리닝 인터뷰 > 과제 > 1차 인터뷰 > 2차 인터뷰 > 최종 선발
(절차 간에 추가적인 과제가 있을 수 있습니다.)
🤓 팀의 메세지
Data팀으로 합류하시면 노타의 핵심 자산인 AI 데이터셋이 AI 모델 성능과 기술 발전에 어떤 영향을 주는지 실무적으로 습득할 수 있으며, 이를 바탕으로 주도적인 라벨링 데이터 구축 및 데이터 관리 업무를 수행할 수 있습니다. 또한 데이터라는 공통 도메인을 바탕으로 다양한 스킬셋을 가진 팀원들과의 협업하여 데이터를 전략적 자산으로 구축하고 발전시켜 나가는 경험을 쌓을 수 있습니다.
특히 데이터 구축이나 운영이라는 분절된 부분에 국한되지 않고 AI 데이터셋의 라이프사이클 전체 주기를 경험하는 과정에서 데이터 흐름에 따라 인프라/법무/연구개발팀과 밀접하게 협업하게 됩니다. 이를 통해 데이터가 어떻게 제품 가치와 연결되는지를 직접적으로 체감할 수 있어 데이터에 대한 업무적인 시야를 확장해 나가며 성장할 수 있습니다.
지원 전, 확인해주세요! 👀
- 해당 공고는 상시 채용으로, 채용 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
- 이력서 내 연봉 정보 등 민감한 개인 정보가 기재되어 있다면, 해당 서류는 검토되지 않을 수 있습니다.
- 제출해 주신 내용 중 허위 사실이 있을 경우 채용이 취소될 수 있습니다.
- 채용 전 레퍼런스 체크가 있음을 알려드립니다.
- 최종 인터뷰 합격 시 별도로 처우를 협의합니다.
- 입사 후 시용기간이 있으며, 이에 대한 처우는 차등을 두지 않음을 알려드립니다.
- 국가보훈대상자 및 장애인은 관련 법규에 의거하여 우대합니다.
- R&D 모든 포지션에서 전문연구요원 (신규 편입, 전직) 가능합니다.
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[Data] AI Data Labeling Manager(경력)
👋 우리 팀을 소개합니다.
Data팀은 노타의 AI 모델 개발의 원재료가 되는 학습/검증/테스트 데이터셋을 직접 수급하여 관리하기 위한 과정을 기획·운영합니다. 프로젝트별 요구사항을 반영함과 동시에 안전한 데이터셋을 제공하기 위한 기반을 마련하기 위해 연구개발팀~인프라팀~법무팀과 긴밀하게 협업합니다.
이로써 AI 데이터셋을 제품 가치로 연결하는 기준과 흐름을 설계하고, 그 위에서 데이터 라이프사이클을 효율적으로 실행함으로써 제품의 신뢰성과 완성도에 기여하고 있습니다.
📌 해당 포지션으로 합류하신다면
제품 연구개발을 위한 라벨링 데이터 구축 프로젝트 관리를 메인 업무로 수행하며, 사내 데이터셋 관리 정책에 따라 유입된 데이터셋을 운영하게 됩니다. 사내 라벨링 데이터셋 구축 실무를 전체적인 관점으로 바라보며 인하우스 라벨러와 외부 프로젝트 관리 모두를 경험할 수 있습니다. 또한 제품 연구개발 요구사항을 데이터셋으로 반영하는 전 과정에 참여해 기획자·엔지니어와 밀접하게 협업하게 됩니다.
특히 라벨링 데이터셋 구축 이후에는 빠르게 변화하는 업계 환경과 조직 상황에 맞춰, 어떻게 데이터셋을 설계·관리해야 할지 문제를 발굴하고 해결 방안을 실행해 보는 과정에서 성장할 수 있습니다.
✅ 주요 업무
- 라벨링 데이터 구축 기획 및 운영 관리
- 라벨링 작업 요구사항 정의 및 가이드 문서 버전 관리
- 내부 라벨링 프로젝트 일정·비용 관리 및 내외부 협업 커뮤니케이션
- 라벨링 데이터셋 구축 수행 결과물 및 품질 관리
- 인하우스 라벨러 커뮤니케이션 및 계약·비용 관리
- 라벨링 플랫폼 운영 관리
- 구독형 또는 오픈소스 기반 라벨링 플랫폼(CVAT, Label Studio 등) 관리·운영
- 라벨링 플랫폼 활용 프로세스 개선 및 효율화
- 사내 데이터 관리 실무 수행
- 사내 데이터 관리 정책에 따른 사내 데이터셋 분류 및 S3 접근 권한 관리
- Jira, Confluence, Notion 문서 작성
✅ 자격요건
- 해외 여행에 결격 사유가 없으신 분
- 데이터 가공 프로젝트 기획·운영 3~5년 실무 경험(일정·비용·리스크 관리)이 있으신 분
- 서버 또는 클라우드를 활용하여 Infra/DevOps/ML 엔지니어와 원활히 협업 커뮤니케이션이 가능하신 분
- 커뮤니케이션 및 문서화 능력을 바탕으로 업무를 수행하고 문제를 해결하실 수 있으신 분
✅ 우대사항
- 관련 학과를 졸업하신 분 (학사 이상)
- 스프레드시트 내 쿼리 함수 활용으로 데이터 매핑 작업이 가능하시거나 체계적인 문서 작성 및 관리가 가능하신 분
- 오픈소스 기반 플랫폼 구축 및 운영 관리 경험이 있으신 분 (예: CVAT, Label Studio 등)
- Vision 데이터셋 또는 개인정보/의료 데이터셋을 취급해보신 경험이 있으신 분
✅ 채용 절차
- 서류 검토 > 스크리닝 인터뷰 > 과제 > 1차 인터뷰 > 2차 인터뷰 > 최종 선발
(절차 간에 추가적인 과제가 있을 수 있습니다.)
🤓 팀의 메세지
Data팀으로 합류하시면 노타의 핵심 자산인 AI 데이터셋이 AI 모델 성능과 기술 발전에 어떤 영향을 주는지 실무적으로 습득할 수 있으며, 이를 바탕으로 주도적인 라벨링 데이터 구축 및 데이터 관리 업무를 수행할 수 있습니다. 또한 데이터라는 공통 도메인을 바탕으로 다양한 스킬셋을 가진 팀원들과의 협업하여 데이터를 전략적 자산으로 구축하고 발전시켜 나가는 경험을 쌓을 수 있습니다.
특히 데이터 구축이나 운영이라는 분절된 부분에 국한되지 않고 AI 데이터셋의 라이프사이클 전체 주기를 경험하는 과정에서 데이터 흐름에 따라 인프라/법무/연구개발팀과 밀접하게 협업하게 됩니다. 이를 통해 데이터가 어떻게 제품 가치와 연결되는지를 직접적으로 체감할 수 있어 데이터에 대한 업무적인 시야를 확장해 나가며 성장할 수 있습니다.
지원 전, 확인해주세요! 👀
- 해당 공고는 상시 채용으로, 채용 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
- 이력서 내 연봉 정보 등 민감한 개인 정보가 기재되어 있다면, 해당 서류는 검토되지 않을 수 있습니다.
- 제출해 주신 내용 중 허위 사실이 있을 경우 채용이 취소될 수 있습니다.
- 채용 전 레퍼런스 체크가 있음을 알려드립니다.
- 최종 인터뷰 합격 시 별도로 처우를 협의합니다.
- 입사 후 시용기간이 있으며, 이에 대한 처우는 차등을 두지 않음을 알려드립니다.
- 국가보훈대상자 및 장애인은 관련 법규에 의거하여 우대합니다.
- R&D 모든 포지션에서 전문연구요원 (신규 편입, 전직) 가능합니다.
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