업로드한 데이터 및 입력된 라벨 값이 프로젝트 매뉴얼(또는 가이드)에 일치하는지 점검 및 수정한다.
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AI 학습 데이터의 품질이 모델 성능을 좌우한다는 인식이 높아지며 검수 전문 인력 수요는 유지될 전망이다. 단순 라벨링보다 자동화 대체 위험이 낮아 상대적으로 안정적이나, 자동 품질 검증 도구의 발전에는 대응이 필요하다.[1]
보통 이상
보통
재택 근무와 탄력 근무가 가능한 경우가 많고, 납기 기반 프로젝트 특성상 마감 전 업무 집중이 발생할 수 있다. 라벨러보다 책임 범위가 넓어 정신적 집중도가 높지만 전반적인 워라밸은 양호하다.[2]
AI 모델이 올바르게 학습하도록 데이터 품질을 지키는 역할로, 편향 없는 AI 구현에 간접적으로 기여한다. 의료 AI 데이터 검수 시 진단 정확도에 실질적 영향을 미친다.[3]
라벨러보다 다소 높은 연 2,800만~4,000만 원 수준이며, 프로젝트 규모와 전문 분야에 따라 차이가 있다. 의료·자율주행 등 고난도 전문 검수 인력은 더 높은 단가를 받는다.[4]
AI 업계에서는 '학습 데이터 품질이 모델 품질의 80%를 결정한다'는 말이 통용된다. 실제로 구글 연구진이 발표한 'Data-Centric AI' 논문에서는 모델 구조보다 데이터 품질 개선이 성능 향상에 더 효과적임을 실증 분석으로 보여줬다.[5]
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