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목차
데이터 라벨링 엔지니어는 정확히 어떤 일을 하나요?
1️⃣ 데이터에 의미를 붙이는 작업을 그냥 “손으로 태그 달기”로만 보면 아쉬워요
라벨 규칙을 설계하고 품질 기준을 세우고 작업 결과를 검수해서 모델이 학습 가능한 형태로 만드는 게 핵심이에요
라벨링이 모델 성능을 좌우한다는 말이 괜히 나온 게 아니에요
2️⃣ 현장에서는 품질 관리가 일의 절반을 차지하는 경우가 많아요
예를 들면 의료 영상처럼 오류가 치명적인 도메인은 라벨 기준 합의와 검수 체계가 없으면 프로젝트가 흔들려요
이런 때는 라벨링 엔지니어가 기준서와 샘플 예시를 정리해 작업자 편차를 줄여요
3️⃣ 실제로 도움 되는 공식 안내서를 한 번 읽어보면 역할 감이 확 잡혀요
AI Hub 데이터 구축 안내서를 훑고 나면 “라벨링이 공정 설계”라는 말이 이해돼요
라벨 규칙을 설계하고 품질 기준을 세우고 작업 결과를 검수해서 모델이 학습 가능한 형태로 만드는 게 핵심이에요
라벨링이 모델 성능을 좌우한다는 말이 괜히 나온 게 아니에요
2️⃣ 현장에서는 품질 관리가 일의 절반을 차지하는 경우가 많아요
예를 들면 의료 영상처럼 오류가 치명적인 도메인은 라벨 기준 합의와 검수 체계가 없으면 프로젝트가 흔들려요
이런 때는 라벨링 엔지니어가 기준서와 샘플 예시를 정리해 작업자 편차를 줄여요
3️⃣ 실제로 도움 되는 공식 안내서를 한 번 읽어보면 역할 감이 확 잡혀요
AI Hub 데이터 구축 안내서를 훑고 나면 “라벨링이 공정 설계”라는 말이 이해돼요
데이터 라벨링 엔지니어가 되려면 어떤 순서로 준비하면 좋을까요?
1️⃣ 먼저 “작업자” 관점으로 2주 정도 짧게 들어가 보는 게 좋아요
이미지 분류나 바운딩박스 같은 기본 태스크를 경험하면 기준서가 왜 중요한지 바로 느껴져요
2️⃣ 다음은 “품질” 관점으로 레벨업이 필요해요
샘플링 검수 방식과 불일치 케이스를 정리하는 습관을 들이면 엔지니어 쪽 역할로 자연스럽게 넘어가요
직무 개요는 직업정보 데이터라벨러를 참고하면 정리돼요
3️⃣ 마지막으로 “데이터 운영” 관점을 얹어야 해요
파일 구조와 버전 관리 규칙을 정하고 라벨 스키마를 통일하는 훈련을 하면 데이터 오퍼레이션 역할까지 확장돼요
이미지 분류나 바운딩박스 같은 기본 태스크를 경험하면 기준서가 왜 중요한지 바로 느껴져요
2️⃣ 다음은 “품질” 관점으로 레벨업이 필요해요
샘플링 검수 방식과 불일치 케이스를 정리하는 습관을 들이면 엔지니어 쪽 역할로 자연스럽게 넘어가요
직무 개요는 직업정보 데이터라벨러를 참고하면 정리돼요
3️⃣ 마지막으로 “데이터 운영” 관점을 얹어야 해요
파일 구조와 버전 관리 규칙을 정하고 라벨 스키마를 통일하는 훈련을 하면 데이터 오퍼레이션 역할까지 확장돼요
준비 기간은 현실적으로 얼마나 잡는 게 좋아요?
1️⃣ 완전 처음이라면 8주 정도를 “기초 + 실습”으로 잡는 게 현실적이에요
라벨링 기본 태스크를 2주 정도 경험하고 나머지 기간을 검수와 기준서 작성에 써보면 속도가 붙어요
2️⃣ 취업형 포트폴리오까지 목표라면 3개월에서 6개월이 안정적이에요
이 기간에는 라벨링 결과물만 쌓는 게 아니라 기준서와 품질 리포트까지 묶어서 보여주는 게 포인트예요
3️⃣ 국비 과정으로 크게 점프하고 싶다면 과정 길이에 맞춰 4개월에서 9개월도 흔해요
고용24에서 직업훈련을 찾으면 장기 과정도 쉽게 확인할 수 있어요
라벨링 기본 태스크를 2주 정도 경험하고 나머지 기간을 검수와 기준서 작성에 써보면 속도가 붙어요
2️⃣ 취업형 포트폴리오까지 목표라면 3개월에서 6개월이 안정적이에요
이 기간에는 라벨링 결과물만 쌓는 게 아니라 기준서와 품질 리포트까지 묶어서 보여주는 게 포인트예요
3️⃣ 국비 과정으로 크게 점프하고 싶다면 과정 길이에 맞춰 4개월에서 9개월도 흔해요
고용24에서 직업훈련을 찾으면 장기 과정도 쉽게 확인할 수 있어요
처음에 꼭 익혀야 하는 핵심 스킬은 뭐예요?
1️⃣ 기준서를 읽고 해석하는 능력이 1순위예요
같은 문장을 읽어도 작업자가 다르게 이해하면 라벨이 깨지니까 애매한 규칙을 “예시”로 바꾸는 연습이 중요해요
2️⃣ 오류를 찾는 눈도 빠르게 길러야 해요
랜덤 샘플 검수로 오류 유형을 분류하고 재작업 기준을 정하면 품질 지표를 만들 수 있어요
품질 관리 관점은 품질관리 가이드라인 안내가 참고가 돼요
3️⃣ 기본적인 데이터 감각도 도움이 돼요
파일명 규칙과 폴더 구조를 깔끔히 정리하는 습관만으로도 팀 작업에서 신뢰를 크게 얻어요
같은 문장을 읽어도 작업자가 다르게 이해하면 라벨이 깨지니까 애매한 규칙을 “예시”로 바꾸는 연습이 중요해요
2️⃣ 오류를 찾는 눈도 빠르게 길러야 해요
랜덤 샘플 검수로 오류 유형을 분류하고 재작업 기준을 정하면 품질 지표를 만들 수 있어요
품질 관리 관점은 품질관리 가이드라인 안내가 참고가 돼요
3️⃣ 기본적인 데이터 감각도 도움이 돼요
파일명 규칙과 폴더 구조를 깔끔히 정리하는 습관만으로도 팀 작업에서 신뢰를 크게 얻어요
실무에서 많이 쓰는 도구와 작업 방식은 어떤가요?
1️⃣ 이미지나 영상은 박스와 폴리곤 같은 라벨을 달고 텍스트는 분류나 개체명 같은 라벨을 달아요
결국 “데이터 특성에 맞는 스키마”를 정하는 게 시작이에요
2️⃣ 프로젝트는 보통 기획과 샘플 라벨링을 먼저 하고 기준서를 확정한 뒤 대량 작업으로 넘어가요
그 다음에는 검수 기준과 재작업 루프를 돌리면서 품질을 맞추는 흐름이 많아요
3️⃣ 표준에 가까운 작업 흐름이 궁금하면 공식 구축 안내서가 힌트가 돼요
AI Hub 구축 안내서에 라벨링과 품질 요소가 정리돼 있어요
결국 “데이터 특성에 맞는 스키마”를 정하는 게 시작이에요
2️⃣ 프로젝트는 보통 기획과 샘플 라벨링을 먼저 하고 기준서를 확정한 뒤 대량 작업으로 넘어가요
그 다음에는 검수 기준과 재작업 루프를 돌리면서 품질을 맞추는 흐름이 많아요
3️⃣ 표준에 가까운 작업 흐름이 궁금하면 공식 구축 안내서가 힌트가 돼요
AI Hub 구축 안내서에 라벨링과 품질 요소가 정리돼 있어요
포트폴리오는 어떤 형태로 만들면 합격률이 올라가요?
1️⃣ 결과물만 보여주기보다 “기준서와 품질 리포트”를 함께 보여주는 게 좋아요
라벨 몇 장보다 오류 유형을 어떻게 줄였는지 보여주면 엔지니어 감각이 드러나요
2️⃣ 실제 사례를 흉내 내면 더 설득력이 있어요
예를 들어 “텍스트 대화 데이터”처럼 연령과 성별 편향을 줄이는 설계를 고민했다는 문장을 넣으면 품질 관점이 살아나요
데이터 분포 예시는 AI Hub 데이터 통계 같은 페이지가 아이디어가 돼요
3️⃣ 포트폴리오에 “재현 가능한 절차”를 남겨주세요
폴더 구조 규칙과 샘플링 규칙을 글로 남기면 협업 가능한 사람이라는 신뢰가 올라가요
라벨 몇 장보다 오류 유형을 어떻게 줄였는지 보여주면 엔지니어 감각이 드러나요
2️⃣ 실제 사례를 흉내 내면 더 설득력이 있어요
예를 들어 “텍스트 대화 데이터”처럼 연령과 성별 편향을 줄이는 설계를 고민했다는 문장을 넣으면 품질 관점이 살아나요
데이터 분포 예시는 AI Hub 데이터 통계 같은 페이지가 아이디어가 돼요
3️⃣ 포트폴리오에 “재현 가능한 절차”를 남겨주세요
폴더 구조 규칙과 샘플링 규칙을 글로 남기면 협업 가능한 사람이라는 신뢰가 올라가요
필수로 필요한 자격증이 정말 있나요?
1️⃣ 결론부터 말하면 “법적으로 필수인 국가자격”은 흔치 않아요
다만 채용에서는 데이터 이해와 SQL 능력을 증명할 수 있는 자격이 있으면 확실히 유리해요
2️⃣ 실무에서 평가받는 자격 조합은 보통 데이터 기초와 SQL 쪽이에요
그래서 ADsP와 SQLD를 묶어서 준비하는 경우가 많고 그 다음에 직무 확장으로 빅데이터분석기사 같은 선택지를 고민해요
3️⃣ 데이터 자격 시험 안내는 공식 자료가 가장 깔끔해요
데이터자격검정 안내 자료를 보면 시험 종류와 흐름이 한 번에 정리돼요
다만 채용에서는 데이터 이해와 SQL 능력을 증명할 수 있는 자격이 있으면 확실히 유리해요
2️⃣ 실무에서 평가받는 자격 조합은 보통 데이터 기초와 SQL 쪽이에요
그래서 ADsP와 SQLD를 묶어서 준비하는 경우가 많고 그 다음에 직무 확장으로 빅데이터분석기사 같은 선택지를 고민해요
3️⃣ 데이터 자격 시험 안내는 공식 자료가 가장 깔끔해요
데이터자격검정 안내 자료를 보면 시험 종류와 흐름이 한 번에 정리돼요
ADsP 자격증은 얼마나 걸리고 무엇에 도움이 돼요?
1️⃣ ADsP는 데이터 이해와 분석 기초를 빠르게 정리해주는 성격이에요
라벨 기준서를 만들 때도 “정의와 분류”를 명확히 하는 습관이 생겨서 의외로 도움돼요
2️⃣ 준비 기간은 사람마다 차이가 크지만 실무 감각 기준으로는 4주에서 8주가 많이 거론돼요
비전공자는 개념을 잡는 데 시간이 더 들고 전공자는 기출 회독에 집중하는 편이에요
3️⃣ 시험 종류가 헷갈리면 공식 자료를 먼저 보는 게 마음이 편해요
데이터자격검정 안내에 ADsP가 포함돼 있어요
라벨 기준서를 만들 때도 “정의와 분류”를 명확히 하는 습관이 생겨서 의외로 도움돼요
2️⃣ 준비 기간은 사람마다 차이가 크지만 실무 감각 기준으로는 4주에서 8주가 많이 거론돼요
비전공자는 개념을 잡는 데 시간이 더 들고 전공자는 기출 회독에 집중하는 편이에요
3️⃣ 시험 종류가 헷갈리면 공식 자료를 먼저 보는 게 마음이 편해요
데이터자격검정 안내에 ADsP가 포함돼 있어요
SQLD 자격증은 얼마나 걸리고 무엇에 도움이 돼요?
1️⃣ SQLD는 데이터 조회와 정리 능력을 객관적으로 보여주기 좋아요
라벨링 프로젝트에서도 샘플 추출과 품질 지표 집계에 SQL이 꽤 쓰여요
2️⃣ 준비 기간은 기초가 있으면 2주에서 4주 정도도 가능하고 처음이면 4주에서 8주가 편해요
중요한 건 문법 암기보다 문제를 읽고 원하는 데이터를 뽑는 연습이에요
3️⃣ 자격 체계는 공식 안내가 가장 정확해요
데이터자격검정 안내에 SQLD가 정리돼 있어요
라벨링 프로젝트에서도 샘플 추출과 품질 지표 집계에 SQL이 꽤 쓰여요
2️⃣ 준비 기간은 기초가 있으면 2주에서 4주 정도도 가능하고 처음이면 4주에서 8주가 편해요
중요한 건 문법 암기보다 문제를 읽고 원하는 데이터를 뽑는 연습이에요
3️⃣ 자격 체계는 공식 안내가 가장 정확해요
데이터자격검정 안내에 SQLD가 정리돼 있어요
자격증이 있을 때와 없을 때 연봉 차이는 어느 정도로 보나요?
1️⃣ 자격증이 “연봉을 바로 올려준다”기보다 지원 가능한 포지션 폭이 달라져요
단순 라벨링 중심이면 최저 시급 기반이나 월 200만원 내외로 시작하는 사례가 흔히 언급돼요
2️⃣ 반대로 ADsP나 SQLD 같은 증빙이 있으면 “검수자”나 “데이터 오퍼레이션” 쪽으로 진입하기가 쉬워져요
그 라인으로 들어가면 채용 공고 상 연봉 구간이 3,000만원대에서 5,000만원대까지 넓게 열리는 편이에요
3️⃣ 상단 구간은 팀 리드나 품질 책임 역할로 갈 때 열려요
채용 사이트에서는 7,000만원대부터 1억원 구간까지도 표시되는 공고가 보이는데 이건 경력과 도메인 난이도에 크게 좌우돼요
단순 라벨링 중심이면 최저 시급 기반이나 월 200만원 내외로 시작하는 사례가 흔히 언급돼요
2️⃣ 반대로 ADsP나 SQLD 같은 증빙이 있으면 “검수자”나 “데이터 오퍼레이션” 쪽으로 진입하기가 쉬워져요
그 라인으로 들어가면 채용 공고 상 연봉 구간이 3,000만원대에서 5,000만원대까지 넓게 열리는 편이에요
3️⃣ 상단 구간은 팀 리드나 품질 책임 역할로 갈 때 열려요
채용 사이트에서는 7,000만원대부터 1억원 구간까지도 표시되는 공고가 보이는데 이건 경력과 도메인 난이도에 크게 좌우돼요
교육비는 평균적으로 얼마 정도 들고 최소와 최대는 어디까지 봐야 해요?
1️⃣ 최소 비용은 0원까지 가능해요
국비 훈련이나 공공 교육을 잘 활용하면 수강료 부담을 거의 없앨 수 있어요
2️⃣ 유료 온라인 강의는 폭이 넓어요
짧은 과정은 30만원대에서 100만원 안팎도 있고 할인 적용 여부에 따라 체감 비용이 크게 달라져요
3️⃣ 최대 비용은 “취업 연계형 부트캠프”로 갈 때 커져요
이 경우 300만원에서 800만원 수준도 나오고 기간이 길수록 총 비용이 올라가요
다만 K-디지털 트레이닝처럼 국비로 큰 비용을 커버하는 제도도 함께 체크하는 게 좋아요
국비 훈련이나 공공 교육을 잘 활용하면 수강료 부담을 거의 없앨 수 있어요
2️⃣ 유료 온라인 강의는 폭이 넓어요
짧은 과정은 30만원대에서 100만원 안팎도 있고 할인 적용 여부에 따라 체감 비용이 크게 달라져요
3️⃣ 최대 비용은 “취업 연계형 부트캠프”로 갈 때 커져요
이 경우 300만원에서 800만원 수준도 나오고 기간이 길수록 총 비용이 올라가요
다만 K-디지털 트레이닝처럼 국비로 큰 비용을 커버하는 제도도 함께 체크하는 게 좋아요
무료로 교육 받을 수 있는 곳은 어디가 좋아요?
1️⃣ 제일 먼저는 국비 제도부터 확인하는 게 좋아요
K-디지털 트레이닝 안내를 보면 참여 방식과 지원이 정리돼 있어요
2️⃣ 라벨링 자체에 특화된 무료 학습 자료도 있어요
AI Hub 라벨링 전문 교육 자료는 영상 형태로 공개된 자료가 있어서 “기준서와 사례” 감을 잡기 좋아요
3️⃣ 훈련비 지원 자체를 넓게 보려면 국민내일배움카드도 같이 보세요
국민내일배움카드 안내에 지원 범위가 정리돼 있어요
K-디지털 트레이닝 안내를 보면 참여 방식과 지원이 정리돼 있어요
2️⃣ 라벨링 자체에 특화된 무료 학습 자료도 있어요
AI Hub 라벨링 전문 교육 자료는 영상 형태로 공개된 자료가 있어서 “기준서와 사례” 감을 잡기 좋아요
3️⃣ 훈련비 지원 자체를 넓게 보려면 국민내일배움카드도 같이 보세요
국민내일배움카드 안내에 지원 범위가 정리돼 있어요
유료 교육은 어떤 기준으로 고르면 실패 확률이 낮아요?
1️⃣ “라벨링 실습”과 “검수 체계”가 둘 다 포함돼 있는지부터 보세요
라벨링만 하고 끝나는 강의는 취업에서 엔지니어 포지션으로 연결이 약해질 수 있어요
2️⃣ 운영사가 실제 프로젝트를 하는 곳이면 사례가 현실적일 가능성이 커요
예를 들어 크라우드아카데미처럼 데이터 라벨링 기업이 운영하는 교육은 실무 용어와 흐름이 익숙해지는 장점이 있어요
3️⃣ 데이터 분석 쪽으로 확장하고 싶다면 분석 자동화나 실무 분석 강의도 병행이 좋아요
패스트캠퍼스 강의처럼 단기 과정으로 “도구 활용”을 얹으면 이력서가 더 단단해져요
라벨링만 하고 끝나는 강의는 취업에서 엔지니어 포지션으로 연결이 약해질 수 있어요
2️⃣ 운영사가 실제 프로젝트를 하는 곳이면 사례가 현실적일 가능성이 커요
예를 들어 크라우드아카데미처럼 데이터 라벨링 기업이 운영하는 교육은 실무 용어와 흐름이 익숙해지는 장점이 있어요
3️⃣ 데이터 분석 쪽으로 확장하고 싶다면 분석 자동화나 실무 분석 강의도 병행이 좋아요
패스트캠퍼스 강의처럼 단기 과정으로 “도구 활용”을 얹으면 이력서가 더 단단해져요
이 직업의 성별과 연령대는 어떤 편인가요?
1️⃣ 라벨링 업무는 진입 장벽이 낮은 편이라 연령대가 넓게 형성되는 경향이 있어요
특히 재택과 프로젝트형이 많아서 경력 단절 이후 재진입을 고민하는 사람도 들어오는 편이에요
2️⃣ 다만 “엔지니어” 역할로 갈수록 팀 협업과 도구 활용 비중이 커져서 IT 직무 경험이 있거나 문서화에 강한 사람이 유리해요
그래서 같은 라벨링이라도 단순 작업과 품질 관리나 운영 역할은 분포가 달라질 수 있어요
3️⃣ 현장 이야기를 보면 초보는 최저 시급 기반부터 시작하는 경우가 언급되고 검수자나 상근직으로 옮기며 안정화되는 흐름이 자주 나와요
이런 흐름이 왜 생기는지 감을 잡으면 본인 전략도 세우기 쉬워져요
특히 재택과 프로젝트형이 많아서 경력 단절 이후 재진입을 고민하는 사람도 들어오는 편이에요
2️⃣ 다만 “엔지니어” 역할로 갈수록 팀 협업과 도구 활용 비중이 커져서 IT 직무 경험이 있거나 문서화에 강한 사람이 유리해요
그래서 같은 라벨링이라도 단순 작업과 품질 관리나 운영 역할은 분포가 달라질 수 있어요
3️⃣ 현장 이야기를 보면 초보는 최저 시급 기반부터 시작하는 경우가 언급되고 검수자나 상근직으로 옮기며 안정화되는 흐름이 자주 나와요
이런 흐름이 왜 생기는지 감을 잡으면 본인 전략도 세우기 쉬워져요
어디에서 근무하고 경력에 따라 얼마를 받는지 감을 잡고 싶어요?
1️⃣ 근무 형태는 크게 3가지가 많아요
재택 프로젝트형 프리랜서
라벨링 업체 상근직
기업 내부 데이터 오퍼레이션 또는 품질 관리 직무예요
2️⃣ 급여는 형태에 따라 체감이 달라요
프로젝트형은 건당이나 작업량 기반이라 수익 변동이 크고
상근직은 월급제로 안정적이지만 역할 범위가 넓어질수록 연봉이 올라가는 편이에요
3️⃣ 채용 공고를 보는 습관이 가장 빠른 현실 감각이에요
사람인 직업별 채용이나 인크루트 검색에서 연봉 구간을 보면 시장이 어느 쪽에 돈을 더 주는지 보이기 시작해요
재택 프로젝트형 프리랜서
라벨링 업체 상근직
기업 내부 데이터 오퍼레이션 또는 품질 관리 직무예요
2️⃣ 급여는 형태에 따라 체감이 달라요
프로젝트형은 건당이나 작업량 기반이라 수익 변동이 크고
상근직은 월급제로 안정적이지만 역할 범위가 넓어질수록 연봉이 올라가는 편이에요
3️⃣ 채용 공고를 보는 습관이 가장 빠른 현실 감각이에요
사람인 직업별 채용이나 인크루트 검색에서 연봉 구간을 보면 시장이 어느 쪽에 돈을 더 주는지 보이기 시작해요
미래 전망은 좋아요 아니면 자동화로 줄어들까요?
1️⃣ 단순 반복 라벨링은 자동화 압력을 받을 가능성이 커요
실제로 진로 정보에서도 반복 작업은 자동화 가능성이 언급돼요
2️⃣ 대신 “기획과 품질”은 오히려 중요해지는 흐름이에요
모델이 고도화될수록 데이터 기준이 복잡해지고 도메인 지식이 들어가면 사람의 판단이 필요한 구간이 남아요
3️⃣ 그래서 전망을 좋게 만들려면 방향이 분명해요
단순 작업에서 멈추지 말고 기준서 설계와 검수 체계를 다루는 쪽으로 성장하면 자동화 리스크를 상당히 낮출 수 있어요
실제로 진로 정보에서도 반복 작업은 자동화 가능성이 언급돼요
2️⃣ 대신 “기획과 품질”은 오히려 중요해지는 흐름이에요
모델이 고도화될수록 데이터 기준이 복잡해지고 도메인 지식이 들어가면 사람의 판단이 필요한 구간이 남아요
3️⃣ 그래서 전망을 좋게 만들려면 방향이 분명해요
단순 작업에서 멈추지 말고 기준서 설계와 검수 체계를 다루는 쪽으로 성장하면 자동화 리스크를 상당히 낮출 수 있어요
장점과 단점은 뭐가 가장 크게 체감돼요?
1️⃣ 장점은 진입이 비교적 빠르고 포트폴리오가 바로 쌓인다는 점이에요
짧은 프로젝트라도 기준서와 검수 리포트를 묶으면 경력 서술이 쉬워져요
2️⃣ 단점은 초반에 단가와 안정성이 흔들릴 수 있다는 점이에요
특히 프로젝트형은 물량이 줄면 수익이 바로 줄 수 있어서 상근직이나 품질 역할로 확장하는 전략이 필요해요
3️⃣ 체감 스트레스는 “애매한 지침”에서 많이 나와요
그래서 커리어가 쌓일수록 애매함을 없애는 능력 즉 기준서 정교화와 커뮤니케이션 능력이 돈이 돼요
짧은 프로젝트라도 기준서와 검수 리포트를 묶으면 경력 서술이 쉬워져요
2️⃣ 단점은 초반에 단가와 안정성이 흔들릴 수 있다는 점이에요
특히 프로젝트형은 물량이 줄면 수익이 바로 줄 수 있어서 상근직이나 품질 역할로 확장하는 전략이 필요해요
3️⃣ 체감 스트레스는 “애매한 지침”에서 많이 나와요
그래서 커리어가 쌓일수록 애매함을 없애는 능력 즉 기준서 정교화와 커뮤니케이션 능력이 돈이 돼요
상담에 바로 도움 되는 웹사이트 1개와 앱 1개 그리고 연락처는 뭐가 좋아요?
1️⃣ 웹사이트는 구직과 훈련을 한 번에 보는 쪽이 편해요
고용24는 일자리와 직업훈련 정보를 같이 볼 수 있어서 동선이 짧아져요
2️⃣ 앱은 통합 앱을 추천해요
안드로이드는 고용24 앱
iOS는 고용24 앱
3️⃣ 전화 상담은 고용노동부 고객상담센터가 제일 빠른 편이에요
1350 전화 상담 안내를 보고 원하는 메뉴로 연결하면 질문이 정리돼서 상담 품질이 올라가요
고용24는 일자리와 직업훈련 정보를 같이 볼 수 있어서 동선이 짧아져요
2️⃣ 앱은 통합 앱을 추천해요
안드로이드는 고용24 앱
iOS는 고용24 앱
3️⃣ 전화 상담은 고용노동부 고객상담센터가 제일 빠른 편이에요
1350 전화 상담 안내를 보고 원하는 메뉴로 연결하면 질문이 정리돼서 상담 품질이 올라가요
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