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목차



     

    🌎 LABELBOX는 어떤 곳인가요?

    ✅ 미국 캘리포니아에 본사를 둔 글로벌 기업

    ✅ OpenAI, Google, NVIDIA, Meta 등과 협력

    ✅ 자율주행, 의료, 금융, 고객서비스 등 다양한 산업의 데이터 라벨링 제공

    ✅ AI+인간 협업을 통해 더 정확한 데이터 제공

    ✅ 사용자 친화적 UI & 스마트한 작업 배분 시스템

    ✨ 블로그 크리에이터 혜택

    📌 한 편의 포스팅만으로도 10 USDT 지급!

    📌 7일 연속 포스팅 → H1 멤버십 업그레이드

    📌 30일 연속 포스팅 → H2 멤버십 업그레이드

    💎 포스팅 보상으로 바로 H1/H2 등급 전환 가능!

    가입링크:

     

    https://labelbox.vip/pages/register/register?code=12031484

     

    💼 LABELBOX 수익 구조는?

    멤버십
    예치금
    일일 수익
    30일 수익
    인턴
    없음
    1.5 USDT
    최대 6 USDT
    H1
    75 USDT
    3 USDT
    90 USDT
    H2
    300 USDT
    10 USDT
    300 USDT
    H3
    900 USDT
    30USDT
    900 USDT

    작업은 전용 온라인 플랫폼(작업대)을 통해 진행돼요.

    별도의 프로그램 설치 없이 웹 브라우저로 접속해서 바로 시작 가능하답니다!

    ✅ 라벨링 작업, 어떻게 하나요?

    1. LABELBOX 작업대에 로그인하면,
    2. 오늘 할당된 작업 리스트가 보이고,
    3. 거기서 **“오늘의 작업”**을 클릭하면
    4. 👉 본격적인 라벨링이 시작돼요!

    작업 내용은 다양하지만,

    예를 들어 이런 것들을 하게 될 수 있어요:


    🌱 가입만 해도 인턴 자격으로 수익 시작 가능!

    가입링크:

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    🖥️ 이제 실제로 LABELBOX에서

    어떤 라벨링 작업을 하게 되는지 소개해드릴게요!


     
     
     

     

     
     
     
     
     

    예시 📌

    • 이미지에서 사람/사물의 위치를 박스로 지정하기
    • 의료 영상에서 특정 부위 표시하기
    • 텍스트 문장에서 감정이나 주제 태그 달기
    • 짧은 음성을 듣고 내용 확인 및 정리하기

    전문적인 기술이 필요한 건 아닐까 걱정되시죠?

    걱정 마세요!

    작업 전에 가이드라인과 예시가 제공되기 때문에,

    처음이신 분도 금방 익숙해질 수 있어요.

    작업 하나하나가 모여

    AI가 더 정확하게 판단하고 학습할 수 있도록 돕는 중요한 일이에요 😊


    ⏱ 작업 시간은?

    내가 가능한 시간에, 내가 할 수 있는 만큼!

    시간에 쫓기지 않고, 편할 때 자유롭게 할 수 있는 점도

    LABELBOX의 큰 장점이에요 💡


    💸 어떤 혜택이 있나요?

    원고료 지급!

    시간, 장소 상관없이 자유롭게 글쓰기!

    꾸준히 참여하면 장기적으로도 협업 가능!

    AI 산업에 대해 공부도 되고, 수익도 생기고!

    단순한 취미 블로그를 넘어,

    글 한 편이 나만의 부수입이 되는 기회,

    정말 괜찮지 않나요? 😍


    🧡 이런 분들께 추천드려요!

    ✅ 글쓰기를 좋아하는 분

    ✅ IT/AI 산업에 관심 있는 분

    ✅ 재택으로 부업을 찾고 계신 분

    ✅ 블로그를 더 알차게 운영하고 싶은 분


    📌 지금 지원해보세요!

    지금 LABELBOX에서는

    함께 콘텐츠를 만들어갈 블로그 크리에이터를 기다리고 있어요.

    지원 방법, 자세한 안내가 궁금하신 분들은

    👉 댓글 남겨주시거나,

    👉 [이메일/DM] 주시면 안내드릴게요!

    가입링크:

    https://labelbox.vip/pages/register/register?code=12031484

     

     

    다음 포스팅에서는 라벨링 작업 팁이나

    자주 하는 실수 & 피하는 법도 공유해볼게요!

    혹시 지금 궁금하신 점 있으시면

    댓글이나 메시지로 편하게 질문 주세요 :)