Τι κάνει ένας AI Data Specialist
Η καθημερινότητα μπορεί να περιλαμβάνει καθαρισμό δεδομένων, οδηγίες επισήμανσης, έλεγχο επισημάνσεων, δημιουργία συνόλων αξιολόγησης, σχεδιασμό ταξινομιών, έλεγχο μεροληψίας, τεκμηρίωση και συνεργασία με data scientists ή LLM engineers. Σε LLM προϊόντα, συχνά δουλεύει με οδηγίες μοντέλου, examples και αξιολόγηση απαντήσεων.
Διαφέρει από τον Data Analyst γιατί το τελικό προϊόν δεν είναι μόνο report ή dashboard. Διαφέρει από τον Data Engineer γιατί εστιάζει περισσότερο στη σημασία, καθαρότητα, ταξινόμηση και αξιολόγηση δεδομένων για μοντέλα.
Πόσο πληρώνεται ένας AI Data Specialist
Τα παρακάτω εύρη είναι πρακτικές εκτιμήσεις για ελληνική αγορά και απομακρυσμένες συνεργασίες, όχι επίσημα μισθολογικά στοιχεία. Σε νέους AI ρόλους η απόκλιση είναι μεγάλη, γιατί ο ίδιος τίτλος μπορεί να σημαίνει απλή διασύνδεση, ώριμο production σύστημα ή σπάνια τεχνική εξειδίκευση.
| Επίπεδο | Πρακτικό εύρος | Πότε ισχύει |
|---|---|---|
| Junior AI Data Specialist | €1.100 – €1.600 | Annotation, QA και βασική διαχείριση datasets |
| AI Data Specialist | €1.600 – €2.500 | Οδηγίες, δεδομένα αξιολόγησης και ροές ελέγχου ποιότητας |
| Senior AI Data Specialist | €2.500 – €3.800+ | Ταξινομίες, συστήματα ποιότητας και συντονισμός ομάδων επισήμανσης |
| Απομακρυσμένος εξειδικευμένος ρόλος | €3.500 – €6.000+ | Υψηλότερα εύρη με domain expertise ή LLM αξιολόγηση εμπειρία |
Προσόντα και δεξιότητες
Οι περισσότεροι ρόλοι AI δεν κρίνονται μόνο από έναν τίτλο σπουδών. Μετρά το αν μπορείς να πάρεις ένα ασαφές πρόβλημα, να το κάνεις τεχνικά ελέγξιμο και να εξηγήσεις τα όρια της λύσης σε ανθρώπους που δεν δουλεύουν καθημερινά με μοντέλα.
| Πεδίο | Τι πρέπει να δείξεις |
|---|---|
| Ποιότητα δεδομένων | Cleaning, validation, deduplication και documentation |
| Annotation systems | Guidelines, review, inter-annotator agreement και QA |
| Evaluation data | Golden sets, edge cases, rubrics και failure categorization |
| Domain expertise | Γνώση αντικειμένου όταν τα δεδομένα είναι νομικά, ιατρικά, οικονομικά ή τεχνικά |
Πού διαφέρει από κοντινούς ρόλους
Οι AI τίτλοι επικαλύπτονται. Πριν κάνεις αίτηση, διάβασε αν η αγγελία ζητά κυρίως ανάπτυξη λογισμικού, ανάλυση δεδομένων, έρευνα, ιδιοκτησία προϊόντος, συμβουλευτική ή διακυβέρνηση. Ο σωστός τίτλος έχει λιγότερη σημασία από το πραγματικό αντικείμενο, τα εργαλεία και το επίπεδο ευθύνης.
Αν η αγγελία μιλά κυρίως για πίνακες αναφορών και έκτακτες αναλύσεις, είναι πιο κοντά σε αναλυτή δεδομένων. Αν μιλά για εκπαίδευση, χαρακτηριστικά και παραγωγική λειτουργία μοντέλων, είναι πιο κοντά στη μηχανική μάθηση. Αν μιλά για γλωσσικά μοντέλα, ανάκτηση γνώσης, πράκτορες και αξιολόγηση απαντήσεων, είναι πιο κοντά σε AI ή LLM engineering.
Καριέρα και εξέλιξη
Ποιοι προσλαμβάνουν
AI προϊόντα, ομάδες δεδομένων, παρόχους επισήμανσης δεδομένων, SaaS εταιρείες, συμβουλευτικά έργα και οργανισμοί με εξειδικευμένα σύνολα δεδομένων.
Προοπτικές επαγγέλματος
Οι προοπτικές είναι καλές, αλλά η αγορά ξεχωρίζει γρήγορα τους ανθρώπους που μπορούν να παραδώσουν πραγματική αξία από όσους γνωρίζουν μόνο εργαλεία επιφανειακά. Το πλεονέκτημα έρχεται από συνδυασμό τεχνικής βάσης, κρίσης, domain γνώσης και ικανότητας να δουλεύεις με αβεβαιότητα.
Τι ανεβάζει την αξία σου: φάκελος πραγματικών έργων, καθαρή αξιολόγηση αποτελεσμάτων, κατανόηση κόστους και ρίσκου, και άνεση συνεργασίας με ομάδες προϊόντος, νομικών, ασφάλειας ή εμπορικής λειτουργίας.
Ψάχνεις θέση AI Data Specialist; Δες τις τρέχουσες αγγελίες στο Newjobs.