急招数据标注员！

不需要 AI 训戒、字画卯酉、有培训……

个别岗亭年薪达到9-13 万好意思元（61-88 万东谈主民币），还有现款和股票激发。

这样一算，岂不是四舍五入百万年薪了。

特斯拉崭新出炉的招聘缘由，看起来心动不？

Tesla AI 工程总监Phil Duan也转发了：

加入咱们，共同打造全球最大的果然宇宙东谈主工智能数据引擎。

要是你不熟悉这个东谈主，他的中语名叫段鹏飞，刚在本年 2 月被马斯克耕种为 Autopilot 工程总监。

他亲手带队作念出了 FSD v12/v13/v14、Robotaxi 发布，以及特斯拉最要害的 Occupancy Network。

期间厚爱东谈主亲身发帖，就一个意旨酷爱：数据引擎要转起来了，缺东谈主。

那么，事情就变得专门旨酷爱起来了：

数据标注，这个全球印象中 AI 产业链里门槛较低的工种，为何倏得成了特斯拉最念念要的东谈主？

特斯拉招数据标注员，年薪最高 13 万刀

先来说说数据标注员，到底是干啥的。

肤浅来说，即是教 AI「看懂」宇宙：在图片或视频里框出行东谈主、标注车谈线、象征红绿灯现象、识别路边遏制物。

前特斯拉 AI 厚爱东谈主 Andrej Karpathy 说过一句话：

模子决定上限，数据帮模子到达上限。标注质地差，再好的模子架构也枉费。

这个行业现时比全球念念象得更卷，特斯拉我方的数据标注体量就很能诠释问题：

60 亿个 object label、1.5 PB 数据，里面守护着千东谈主限制的标注团队。

而大模子爆发之后，国内的百度、字节、月之暗面等大厂也纷纷自建标注团队。

看似「拉框打标签」东谈主东谈主都颖悟，本色上现时高端标注岗条款你懂医学、懂金融、懂交通顺次，致使范例会模子历练旨趣。

那么，特斯拉此次招聘要的是什么样的东谈主？

好意思国官网同期挂出 8 个 data label 关连职位，掩盖 Austin、Draper、Palo Alto、Buffalo 四座城市，全职、线下办公。

值得提神的是，司理岗比推行岗还多。

8 个岗亭里，3 个是 Manager、3 个是 TPM（期间样貌司理），唯独 2 个是纯推行的 Data Labeler。

这频繁意味着团队正处于快速搭建阶段，架子先搭起来，东谈主员往里填。

至于具体职责嘛，以 Austin 的 Data Labeler 岗亭为例：

中枢职责是使用特斯拉里面器用，标注来自车队车辆和「Optimus Data Collectors」的图像与视频。

职责期间是周一到周五，上昼 9:00 至下昼 5:30，妥妥的字画卯酉。

门槛也畸形低，不需要 AI 或数据标注训戒，特斯拉提供 onsite 培训。

至于任职条款，基本都是一些软技巧：

嗯…天然这个 JD 看起来很像活水线招工…

但福利是妥妥的好啊！（说到这我倏得就不困了）

入职第一天就享受医保，部分揣摸$0 工资扣款。

牙科含正畸、眼科，雷同有 $0 工资扣款的选项；401 ( k ) 老板匹配（雷同国内的待业金）、职工股票购买揣摸、后备托儿办事、特斯拉宝宝样貌……一应俱全。

致使还有宠物保障！

特斯拉你属实吃太好了……

薪资方面，现时唯独 Palo Alto 的 Data Labeler Manager 岗亭公开了区间：

年薪 92，000 好意思元至 138，000 好意思元，另附现款和股票奖励。

任职条款也相应更高，但荟萃在团队和样貌科罚训戒上，并未提到 AI 关连期间训戒。

能拿这个薪酬，属实畸形可不雅了。

办事 FSD 和 Optimus

特斯拉的此次招聘，明确面向两个战场：

FSD（都备自动驾驶）和Optimus（东谈主形机器东谈主）。

FSD 这边，特斯拉在路上跑着数百万辆车，每天抓续回传果然谈路视频，需要标注的内容包括车辆、行东谈主、车谈线、交通象征和多样复杂路况。

JD 里有一条条款：「Must have working knowledge of the laws and rules of the road」。

是以呢，标注员也得懂交通顺次，能判断路况正当性的标注，材干历练出实在相识路况的模子。

Optimus 这边，也有个细节值得提神：

JD 中初度提到了「Optimus Data Collectors」。

这亦然特斯拉第一次在公开招聘中，把东谈主形机器东谈主的数据蚁集诞生与车队数据比肩。

这诠释了啥？

诠释 Optimus 还是在工场或测试格式部署了专门的数据蚁集诞生，正在大限制回传原始素材恭候东谈主工标注。

这也诠释，Optimus 和 FSD 分享底层数据基础法子，统一个标注团队、统一套器用、统一个 pipeline。

而 Optimus 需要的多模态数据，涵盖视觉、触觉和姿态，复杂进度比自动驾驶更高，是以统一个数据引擎需要扩产能。

马斯克一直坚抓纯视觉阶梯，莫得激光雷达兜底，这意味着特斯拉对标注质地的条款比任何竞品都严。

它不成靠其他传感器交叉考据，只可靠标注员画出来的框鼓胀准。

看到这里你可能念念问：特斯拉为啥不过包呢？

按理来说，Scale AI、Appen 这些专科标注机构还是畸形多了，特斯拉不是曲得我方作念这些吧。

但这个问题，JD 里也还是恢复了：

领先是数据守秘。

车队回传的是坐蓐环境的果然数据，包含用户驾驶的果然场景。这些数据不成流出特斯拉的防火墙。

自建团队、里面器用、现场办公，开云kaiyun体育app入口登录官网这即是三谈保障。

其次是标注圭臬的一致性。

外包团队流动性高，培训本钱高，圭臬容易漂移。

特斯拉条款标注员懂交通顺次，因为车谈线的标注逻辑、复杂路口的判断圭臬，唯独实在相识路况的东谈主材干作念对。

此外还有器用迭代的闭环。

JD 里专门写了一条：标注员要参与编削标注器用。

这亦然唯独自建团队材干作念到的数据飞轮，一线反映径直回流到器用设备。

标注员发现问题，器用随之迭代，数据质地抓续提高。

数据标注员，月薪高达 4 万

如今的数据标注行业，约略和全球此前印象中的大不换取了。

2024 年，全球数据标注办事商场限制跳动 100 亿好意思元，展望到 2031 年将增至 328 亿好意思元。

中国商场也同步跟进，2024 年国内数据标注商场限制达 77.3 亿元，展望到 2027 年跳动 150 亿元。

主要玩家分红两类阵营。一类是专科的第三方标注平台，全球有 Scale AI、Appen、Labelbox，国内有云测数据、海天瑞声、龙猫数据等。

另一类是以特斯拉为代表的科技公司自建团队，把标注才略收归里面。

两条阶梯各有逻辑：外包平台靠限制和东谈主力池压低单价，自建团队要的是数据安全、标注质地和器用迭代的闭环。

行业自身也在加快演变，AI 缓助标注还是成为标配。

有国内的 AI 数据标注公司对外流露，用模子作念预标注，东谈主工只厚爱审核和修正边际案例，成果能提高 10 倍以上。

与此同期，通用标注的需求在萎缩，垂直界限的专科标注需求在彭胀。

自动驾驶 3D 点云标注、机器东谈主手脚标注、医疗影像标注，这些都不是「画框」能概述的，需要标注员实在相识业务逻辑和 AI 历练旨趣。

这径直导致了行业里面的薪资分化。基础标注员月薪仍停留在 3000 元傍边，而具备医疗、金融等专科布景的高档标注师，月薪可达 4 万元。

从另一个标的印证的是大厂的手脚：

月之暗面曾为「AI 数据标注师」岗亭开出最高 4 万元月薪，条款本科及以上学历、3 年以上计谋或生意分析训戒，还需具备数据分析和逻辑判断才略。

也有好意思团等大厂，为数据标注师开出了月薪 15-25k的价码。

从地舆漫步来看，标注职责正在从西洋向东南亚、非洲和中国三四线城市移动，本钱是中枢驱能源。

现时，国内数据标注产业链还是相对熟谙，但高端标注才略仍是短板。

特斯拉中国官网现时还莫得怒放同类岗亭，外洋先行。

不过，国内新能源车企和东谈主形机器东谈主公司的数据需求正在快速爆发，濒临和特斯拉雷同的问题：果然物理宇宙的数据，供不应求。

那么，这个行业下一步会走向那里？

标的基本还是明显：南北极分化会持续加重。

肤浅叠加的基础标注，会被 AI 缓助器用进一步吃掉，留给东谈主作念的空间越来越窄。

但复杂场景的细巧标注，反而会因为具身智能、医疗 AI、自动驾驶的抓续落地，催生出更大的需求缺口。

2022 年，特斯拉曾撤除了 200 名数据标注员，事理是自动标注才略还是大幅改善。

但四年后，它又在急招，况兼此次招的是同期办事 FSD 和 Optimus 两条居品线的标注员。

这就诠释，AI 能替代的，是活水线上的那部分；它替代不了的，是那些需要实在相识物理宇宙的判断。

此后者，刚巧是具身智能时间最稀缺的东西。

都说谁结果了果然宇宙数据，谁就结果了下一代 AI 的上限。

但数据标注这份职责，属实也有点败兴啊……

有从业者给出了这样的姿首：

跟在工场打螺丝差未几，每天上班的任务即是标框，完成后放工。

惟一不同的分离可能即是一个在写字楼，一个在工场，一个坐着，一个站着。

还有东谈主说，「每标注 200 个就有一种念念吐的嗅觉。」

但在国内，这份「写字楼里打螺丝」的活，月薪最高三四万。

你景观作念吗？

参考一语气：

[ 1 ] https://x.com/TeslaRecruiting/status/2052084720591405111

[ 2 ] https://x.com/pduan/status/2052105912756879599

[ 3 ] https://www.tesla.com/careers/search/?query=data label&site=US

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—  完  —

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