CV WorkCV Work

Tuyển dụng AI Data Labeling Intern (Construction/ Architecture Background) tại Hồ Chí Minh

~8 triệu (dự kiến)Hồ Chí Minh·Còn 29 ngàyỨng tuyển ngay →

Lịch sử tuyển vị trí này: CV Work ghi nhận tin đầu tiên ngày 21/06/2026, đến nay đã có 2 tin đăng; lần gần nhất 21/10/2026.

Mô tả công việc

As an AI Data Labeling Intern (Construction/Architecture Background), you will join the AI-Powered Takeoff Team in Vietnam, working alongside a passionate in-house AI team to label, annotate, and classify data that directly powers our AI models. Your work will be at the heart of transforming technical drawings (PDFs, CAD files, and blueprints) into actionable data - and the quality of what you label shapes the intelligence of what we build. This is your opportunity to learn how real-world AI products are made from the data level up, grow your skills, and take your first step toward a meaningful career in data and AI.

PROJECT DESCRIPTION

AI-Powered Takeoff is an intelligent construction TakeOff platform designed to automate material quantity takeoffs from architectural and engineering drawings. By leveraging computer vision, machine learning, and the system extracts, measures, and categorizes building components directly from digital blueprints PDF, significantly reducing manual effort, errors, and turnaround time.

The objective of AI-Powered Takeoff is to:

- Automate quantity detection from drawings

- Assist with measurements (length, area, count, volume)

- Organize extracted quantities in structured formats

- Support revision comparison

- Reduce manual tracing effort

WHAT YOU’LL BE DOING

- Review structural drawings and engineering documents.

- Understanding of material quantity takeoff and construction estimating principles

- Label and annotate structural elements in drawings for AI training purposes.

- Identify basic structural components such as walls, beams, openings, framing & hardware elements.

- Support AI-based takeoff and drawing analysis tasks.

- Perform basic quality checks to ensure annotation accuracy.

- Follow labeling guidelines and maintain consistency across datasets.

2b

Yêu cầu công việc

DESIRED SKILLS AND EXPERIENCE

Skill Requirements

- Recent graduate or final-year student in Structural Engineering, Civil Engineering, or related field.

- Basic understanding of structural drawings and construction documents.

- Ability to learn quickly and follow instructions.

- Strong attention to detail and accuracy.

- Good organizational and communication skills.

- Basic computer skills; familiarity with AutoCAD, Bluebeam or similar tools is a plus.

- English reading skills sufficient to understand technical documents.

Other requirements (nice to have)

- Prior experience in quantity takeoff, BIM, or data annotation is an advantage but not required.

- Interest in AI, construction technology, or digital engineering.

HERE IS WHAT WE OFFER

- Attractive monthly allowance

- Chance to experience corporate working environment

- We provide employee training & development regarding to construction/ AI field and periodic knowledge sharing from experts

- Social Activities, Sports Clubs and Team-building events: Year-End party are carried out on a regular basis

- Young, friendly, quality and result oriented working environment under team-work spirit

- Compliance fully to Vietnam Labor Code

Quyền lợi

  • Thưởng: Attractive salary (100% during probation), 13th salary, performance bonus
  • Chăm sóc sức khoẻ: Health care plan for you and your family
  • Nghỉ phép có lương: 14 vacation days and Christmas Day (25/12) per year
Việc này hợp với ai đó bạn quen?

Nhà tuyển dụng Simpson Strong-Tie Vietnam Company Limited

Simpson Strong-Tie Vietnam Company Limited · Hồ Chí Minh

Tên pháp lý: Simpson Strong-Tie Vietnam Company LimitedNgành: IT - Phần mềm Xây dựngQuy mô: 100-499 nhân viênNơi làm việc: Hồ Chí MinhTrụ sở chính: Tòa nhà E.town 6, Số 364 Cộng Hòa, Phường Tân Bình, TP Hồ Chí Minh Chỉ đườngMã số thuế: 0311709215Thành lập: 2012

Simpson Strong-Tie là nơi làm việc nơi mọi người được kết nối và tham gia vào tư duy sáng tạo từ ngày đầu tiên. Công ty xây dựng môi trường làm việc giống như một gia đình, với sự hỗ trợ, hợp tác và tôn trọng lẫn nhau. Khi có thành công, tập thể sẽ cùng chia vui; khi gặp khó khăn, đồng nghiệp sẽ giúp đỡ nhau.

18việc đang tuyển
23tin tuyển dụng
14việc mới / 30 ngày
3nguồn tuyển dụng
~20 trlương trung bình
Kỹ năng tuyển nhiều:Ứng dụng AIGiao tiếpKết cấuTuân thủ (Compliance)Lập kế hoạchTiếng AnhAutoCADPhân tích dữ liệu
Vị trí tuyển nhiều:AI Data Labeling Intern · 2Structural Engineer · 2BIM Designer · 1BIM Modeler · 1Civil Engineering Software Product Analyst · 1Data Analyst · 1
Thông tin chưa đúng? Cập nhật →

Việc khác tại Simpson Strong-Tie Vietnam Company Limited

Simpson Strong-Tie tuyển dụng — xem tất cả việc làm đang tuyển →

Xem thêm: Việc làm tại TP. Hồ Chí Minh · Việc làm ngành Xây dựng / Kiến trúc · Việc làm Xây dựng / Kiến trúc tại TP. Hồ Chí Minh

Kỹ năng cần có cho vị trí này

Việc làm cùng kỹ năng Kết cấu, Machine Learning tại Hồ Chí Minh

Câu hỏi thường gặp

AI Data Labeling Intern (Construction/ Architecture Background) tại Simpson Strong-Tie lương bao nhiêu?
Tin không ghi mức lương cụ thể. Khoảng tham khảo theo mặt bằng ngành là ~8 triệu (dự kiến).
Hạn nộp hồ sơ AI Data Labeling Intern (Construction/ Architecture Background) đến khi nào?
Hạn nộp hồ sơ là ngày 20/11/2026, còn 29 ngày.
AI Data Labeling Intern (Construction/ Architecture Background) làm việc ở đâu?
Vị trí này làm việc tại Hồ Chí Minh. Địa chỉ công ty: Lầu 1-5 Tòa nhà AGB, Số 14, đường Tân Hải, Phường 13, Quận Tân Bình, TP Hồ Chí Minh.
Ứng tuyển AI Data Labeling Intern (Construction/ Architecture Background) tại Simpson Strong-Tie như thế nào?
Bấm nút Ứng tuyển ngay trên trang này rồi tải CV lên — không cần đăng nhập. Hồ sơ gửi thẳng tới nhà tuyển dụng, bạn nhận email theo dõi kết quả.

Việc làm AI Data Labeling Intern liên quan

Việc làm cùng ngành Xây dựng / Kiến trúc tại Hồ Chí Minh

AI Data Labeling Intern (Construction/ Architecture Background)~8 triệu (dự kiến) · Hồ Chí Minh
Ứng tuyển ngay →