원시 데이터에서 인텔리전스로
AI 데이터 주석 작업은 복잡하고 구조화되지 않은 데이터셋을 머신러닝 및 자동화를 위한 모델 적용 가능한 입력 자료로 변환합니다. 고품질 라벨링은 모델 훈련의 모든 단계에서 정확성, 속도 및 신뢰성을 지원합니다.
Sourcefit 구조화된 워크플로, 명확한 품질 목표, 완벽한 프로젝트 가시성을 통해 확장 가능한 데이터 운영 체계를 Sourcefit . 당사 팀은 고객의 플랫폼, 분류 체계, 정확도 목표에 맞춰 데이터 준비 작업이 데이터 양 증가에도 일관성을 유지하도록 지원합니다.
신뢰할 수 있고 투명한 데이터 어노테이션 지원
당사는 개별 전문가부터 전체 프로젝트 팀까지 확장 가능한 유연한 데이터 주석 지원 서비스를 제공합니다. 체계적인 온보딩, 명확한 주석 가이드라인, 측정 가능한 품질 검증을 통해 정확성, 처리량 및 신뢰성을 보장합니다. 고객 성공 관리자 및 계정 감독을 통해 운영의 일관성과 성과 가시성을 유지합니다.
당사의 안전한 배송 센터와 체계적인 프로세스는 고객 데이터와 지적 재산을 안전하게 보호합니다. 17년간의 아웃소싱 경험과 필리핀, 남아프리카공화국, 도미니카공화국, 마다가스카르에 위치한 팀을 바탕으로, Sourcefit 은 확장성이 뛰어나고 비용 효율적이며 전 세계적으로 신뢰를 받는 데이터 주석 서비스를 제공합니다.
당사가 제공하는 AI 데이터 주석 서비스
이미지 및 동영상 주석
비전 기반 AI 및 자율 주행 애플리케이션을 위한 객체 분류, 태깅 및 분할
텍스트 및 자연어 처리(NLP) 라벨링
자연어 처리 및 대규모 언어 모델(LLM) 훈련을 위한 엔티티 태깅, 의도 인식 및 콘텐츠 라벨링
오디오 및 음성 텍스트 변환
음성 분할 및 전사 서비스로 음성-텍스트 변환 및 대화형 AI 개발을 지원합니다
센서 및 라이다 데이터 처리
로봇공학 및 모빌리티 프로젝트를 위한 3D 포인트 클라우드 주석 및 공간 매핑
품질 보증 및 검증
정확성, 일관성 및 완전성을 기준으로 삼는 계층적 검토 프로세스
워크플로 관리 및 보고
구조화된 보고 및 성과 추적을 통한 가시성 확보와 원활한 의사소통 보장
AI 혁신 부문 (2026년) 및 HR 혁신 부문 (2025년) 골드 스티비 어워드 수상
기업들이 데이터 주석 작업을 Sourcefit 선택하는 이유
검증된 운영 경험
17년 동안 글로벌 고객사를 대상으로 데이터, 기술 및 고객 운영 분야를 지원해 왔습니다.
유연하고 투명한 제공 모델
설정 비용 없이 전체 프로젝트 가시성을 제공하는 원가 가산 구조.
구조화된 품질 보증
다중 계층 QA는 데이터 세트 전반에 걸쳐 정확성과 일관성을 보장합니다.
안전하고 규정을 준수하는 운영
인증된 시설과 엄격한 데이터 거버넌스 기준을 통해 민감한 데이터의 안전한 처리를 보장합니다.
확장 가능하고 도구 독립적인 지원
팀들은 고객 플랫폼 전반에서 작업하며 기존 도구, 분류 체계 및 보고 형식에 맞춰 조정합니다.
AI 데이터 주석 작업 아웃소싱 가격 책정
재택근무 정규직 직원 1인당 월 요금. 사무실 근무 직원의 경우 월 100달러가 추가됩니다.
| 직책 요구 사항 | 아웃소싱 |
|---|---|
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$1,000 |
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$1,355 |
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$1,710 |
요금에 포함된 사항. 위의 모든 요금은 ‘올인’ 방식입니다. 여기에는 직원의 급여와 법정 복리후생비(실비 기준으로 청구되며 청구서에 항목별로 명시됨)와 당사의 고정 관리 수수료 395달러가 포함됩니다. 이 수수료에는 합법적인 고용 및 현지 인사팀 운영, 채용, 듀얼 모니터와 헤드셋이 구비된 i5 컴퓨터, 연중무휴 IT 지원 및 보안이 강화된 관리형 네트워크, 보안 인증 및 보험, 교육 및 품질 관리, 고객 성공 관리, 그리고 ‘ Knit ’ 인력 플랫폼 이용이 포함됩니다. 설정비, 채용비, 워크스테이션 비용, 퇴사 수수료 또는 팀 이전 수수료는 없습니다. 업무 성격에 따라 성과 기반 요금제도 이용 가능하며, 이는 단가 계산 내역이 명시된 동일한 투명한 체계에 기반합니다.
비교해 보면, 미국에서 고용된 데이터 주석 작성자의 연봉은 복리후생비를 제외하고 기본급만으로도 4만 달러에서 6만 5천 달러에 달합니다.
2026년 11월, 앤디 샤첼(Andy Schachtel) CEO가 요금을 검토했습니다.
자주 묻는 질문
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AI 데이터 라벨링 아웃소싱 비용은 얼마인가요?
Sourcefit이 회사의 AI 데이터 주석 작업 요금은 재택 근무하는 정규직 직원 1인당 월 1,000달러(초급), 1,355달러(중급), 1,710달러(고급)입니다. 사무실 근무 직원의 경우 월 100달러가 추가됩니다. 각 요금에는 급여와 복리후생비(실비 기준) 및 395달러의 관리 수수료가 모두 포함되어 있습니다. 설정비, 채용비, 해지 수수료는 없습니다. 업무 성격에 따라 동일한 투명한 체계에 기반한 성과 기반 가격 책정도 가능합니다. 당사는 단가가 어떻게 산정되는지 공개하므로, 고객은 지불하는 금액이 정확히 무엇에 해당하는지 명확히 알 수 있습니다.
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관리 수수료는 이 요금에 별도로 추가되나요?
아닙니다. 수수료는 이 페이지에 표시된 모든 요금과 모든 견적에 이미 포함되어 있습니다. 1,000달러의 요금은 원가 기준 급여 및 복리후생비 약 605달러에 395달러의 수수료가 더해진 금액입니다. 견적에 제시된 요금에 수수료가 별도로 추가되는 일은 절대 없습니다.
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월 이용료에는 무엇이 포함되어 있나요?
현지에 상주하는 인사팀을 통한 합법적인 고용 및 규정 준수, 채용, 듀얼 모니터와 헤드셋이 구비된 i5 컴퓨터, 연중무휴 IT 헬프데스크, 보안이 강화된 관리형 네트워크, 당사의 보안 인증 및 보험, 교육 및 품질 관리, 고객 성공 관리, 그리고 ‘ Knit ’ 인력 플랫폼이 포함됩니다. 사무실 근무 직원의 경우, 좌석, 사무실 네트워크 및 공과금도 포함됩니다.
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Sourcefit 는 AI 데이터 라벨링 팀을 얼마나 빨리 구성할 수 있나요?
대부분의 AI 데이터 주석 작업자 채용, 면접 및 입사 절차는 2~4주 내에 완료됩니다. 의료나 법률 분야와 같은 전문 분야의 주석 작업자의 경우 더 오래 걸릴 수 있습니다. 면접을 통해 주석 작업자를 선발하고 선정합니다.
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팀의 일상적인 업무는 누가 관리하나요?
이는 귀사의 선택에 달려 있습니다. 대부분의 고객사는 팀을 직접 관리합니다. 즉, 주석 작성자들은 귀사의 관리자에게 보고하며 귀사의 프로세스와 도구를 활용해 업무를 수행하고, 이 과정에서 ‘ Sourcefit ’가 고용, 인사, 장비, IT 및 품질 지원 업무를 뒷받침합니다. 만약 일상적인 관리 업무를 직접 맡고 싶지 않으시다면, 당사의 ‘Sightline’ 모델을 통해 자체적인 ‘ Sourcefit ’ 팀 리더와 품질 관리 체계를 갖춘 자율적인 팀을 구성할 수 있습니다. 이 팀은 합의된 SLA를 준수하여 성과를 제공하면서도, 여전히 귀사에 직접 보고하고 당사의 KPI가 아닌 귀사의 KPI에 따라 업무를 수행합니다. ‘Sightline’ 모델의 견적은 별도로 산정됩니다.
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해당 팀이 당사의 기존 시스템 내에서 업무를 수행할 수 있습니까?
네. 어노테이터들은 Label Studio, CVAT, Labelbox, SageMaker Ground Truth 또는 귀사가 자체적으로 개발한 도구와 같은 라벨링 플랫폼 및 파이프라인에서 귀사의 접근 규칙에 따라 업무를 수행합니다. 모든 계정의 소유권은 귀사에 있으며, 직원이 퇴사하는 날 즉시 해당 계정에 대한 접근 권한이 취소됩니다.
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AI 데이터 라벨링 아웃소싱은 안전한가요?
Sourcefit ISO 27001:2022 및 ISO 27701 인증을 직접 보유하고 있으며, PCI DSS 인증을 받았고, SOC 2 보고서를 갖추고 있으며, 필요한 경우 HIPAA 업무 협력 계약을 체결하고, GDPR에 부합하는 방식으로 데이터를 처리합니다. 재택 근무 직원은 Cloudflare를 통해 트래픽이 라우팅되는 VPN을 통해 회사가 관리하는 컴퓨터로 업무를 수행합니다.
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팀을 사내로 편입하고 싶다면 어떻게 되나요?
이 팀은 귀하의 것입니다. 팀을 귀하의 별도 법인으로 이전하거나 귀하와 함께 데려가기로 결정하시면, 팀은 귀하와 함께 이동합니다. 이적료, 매수 비용 또는 전환 수수료는 없습니다.
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데이터 주석 작업의 요금은 어떻게 책정되나요? 시간당, 라벨당, 아니면 전담 주석 담당자당인가요?
Sourcefit의 표준 요금제는 월 정액제로 운영되는 전담 어노테이터를 제공하는 것으로, 인건비는 원가 기준으로 책정되며 관리 수수료는 별도로 표시됩니다. 재작업 비용과 플랫폼 수수료를 고려할 경우, 이는 라벨당 플랫폼 요금보다 훨씬 저렴한 수준입니다. 또한, 업무 범위가 명확하고 작업량이 많은 경우에는 라벨당 또는 작업당 성과 기반 요금제를 이용할 수 있으며, 이 요금제는 투명한 체계에 기반하여 단가가 어떻게 산정되었는지 확인할 수 있도록 계산 내역을 공개합니다.
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주석 달기 비용은 무엇에 의해 결정되나요?
데이터 유형(3D 포인트 클라우드와 픽셀 분할은 이미지 태깅보다 비용이 더 많이 듭니다), 작업의 복잡성, 필요한 전문성(의료 또는 법률 분야 주석 작성자는 일반 분야 주석 작성자보다 더 많은 보수를 받습니다), 항목당 여러 명의 라벨러가 필요한 정확도 요구 사항, 그리고 거부된 배치에 대한 재작업 등이 있습니다. 도구 사용 권한은 일반적으로 귀하에게 귀속됩니다. 관리 수수료는 모든 주석 작성자에게 동일하며, 급여 항목에서 그 차액이 반영됩니다.
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전담 주석 작성 팀과 크라우드소싱 플랫폼 중 어느 쪽이 좋을까요?
크라우드 플랫폼은 단위당 비용이 가장 저렴하지만, 인력이 자주 교체되기 때문에 품질이 들쑥날쑥합니다. 또한 합의 검증만으로는 해당 분야의 전문 지식을 보완할 수 없습니다. 반면, 전담 팀은 귀사의 지침에 따라 훈련을 받고 지속적으로 역량을 조정하며, 보안이 철저한 시설에서 업무를 수행하므로 재작업 발생을 최소화합니다. 많은 고객사가 단순한 대량 작업에는 크라우드를 활용하고, 모델 품질과 관련된 모든 작업에는 전담 팀을 활용하고 있습니다.
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라벨링 작업을 사내에서 계속 처리해야 할까요, 외주화해야 할까요, 아니면 둘 다 해야 할까요?
가이드라인 관리, 예외 사례에 대한 결정 및 최종 품질 보증(QA)은 사내에서 수행하고, 대량 작업은 외주화하십시오. 규모가 작고 기밀성이 매우 높은 데이터 세트는 사내에서 처리할 수 있습니다. 전담 팀 모델을 채택하면, 주석 작업자들이 귀사의 도구를 사용하여 업무를 수행하는 귀사 직원들이기 때문에 두 가지 모두에 대한 통제권을 유지할 수 있습니다.
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라벨링 정확도는 어떻게 측정하나요?
귀사가 보유한 골드 세트를 기준으로, 주석자 간 일치도, 검증된 샘플에 대한 정밀도 및 재현율, 재작업률, 그리고 지침 변경 사항이 적용되는 속도를 평가합니다. 품질 보증(QA)은 다단계로 진행되며, 단순히 다수결 투표에만 의존하지 않고, 독립적인 라벨링, 판정, 그리고 필요한 경우 전문가 검토를 거칩니다. 당사의 수치를 무조건 신뢰하기보다는 귀사의 골드 세트를 기준으로 직접 검증하시기 바랍니다.
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먼저 저희 자체 데이터를 바탕으로 유료 시범 운영을 진행해 볼 수 있을까요?
네. 쉬운 사례, 어려운 사례, 스트레스 사례를 포함한 실제 데이터를 바탕으로 한 파일럿 테스트를 통해, 팀이 규모를 확장하기 전에 정확도 기준과 처리량 가정을 설정할 수 있습니다.
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귀사의 주석 작성자들은 어떤 분야의 전문 지식을 갖추고 있나요?
당사는 업무에 적합한 인재를 채용합니다. 태깅 및 전사 업무를 담당할 다방면 전문가와, 의료, 법률, 금융, 지리공간 또는 오디오 업무에 필요한 관련 자격을 갖춘 어노테이터를 모집합니다. 채용 담당자는 지원자 프로필을 확인한 후, 해당 분류 체계에 따라 테스트를 진행한 뒤 최종 선발합니다.
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저희 도구를 활용하여 저희 형식에 맞춰 결과물을 제출해 주실 수 있나요?
네. 어노테이터는 귀사의 플랫폼 및 분류 체계(Label Studio, CVAT, Labelbox, SageMaker Ground Truth 또는 귀사가 사용하는 자체 도구) 내에서 작업하며, 어노테이터 수준의 메타데이터가 포함된 JSON이나 COCO와 같은 표준 기반 내보내기 파일을 제공합니다. 별도의 도구 마이그레이션이 필요하지 않습니다.
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독점적인 훈련 데이터, 개인 식별 정보(PII) 및 건강 정보(PHI)는 어떻게 보호하고 계십니까?
시스템에 대한 역할 기반 접근 권한만 부여되며, VPN을 통해 회사에서 관리하는 컴퓨터에만 접속할 수 있습니다. 또한 ISO 27001:2022 및 ISO 27701 규정을 준수하는 통제 조치를 적용하고, GDPR에 부합하는 방식으로 데이터를 처리하며, PHI(개인 건강 정보)에 대해서는 HIPAA 비즈니스 파트너 계약을 체결하고, 계약서에 데이터 삭제 및 이전 관련 조항을 명시하고 있습니다. 데이터는 고객사의 환경을 절대 벗어나지 않습니다.
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팀이 수요 급증에 대비해 규모를 5배나 10배로 확대했다가, 다시 축소할 수 있을까요?
네. 신규 주석 작성자들은 실제 작업에 투입되기 전에 동일한 기준 데이터 세트를 통해 보정 과정을 거치므로, 팀이 확대되어도 일관성을 유지할 수 있으며, 락인(lock-in)이 없기 때문에 불이익 없이 규모를 축소할 수 있습니다.
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자동 라벨링과 합성 데이터가 있는 상황에서, 여전히 사람의 주석 작업자가 필요할까요?
네, 그 과정에 참여하고 있습니다. 모델이 사전 라벨링을 수행하고, 사람이 이를 검증하고 수정하며 최종 판단을 내립니다. 비지도 학습 방식의 AI 라벨링에는 오직 사람만이 포착할 수 있는 체계적인 오류가 발생하기 마련입니다. 수요는 단순한 태깅에서 판단이 많이 필요한 업무, 즉 경계 사례, 평가 세트, 선호도 데이터 등으로 이동하고 있습니다. 저희 팀은 귀사의 도구 내에서 AI가 지원하는 대기열을 운영합니다.