急招数据标注员！

不需要 AI 警戒、字画卯酉、有培训……

个别岗亭年薪达到9-13 万好意思元（61-88 万东说念主民币），还有现款和股票引发。

这样一算，岂不是四舍五入百万年薪了。

特斯拉清新出炉的招聘缘起，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天下东说念主工智能数据引擎。

若是你不熟悉这个东说念主，他的华文名叫段鹏飞，刚在本年 2 月被马斯克栽植为 Autopilot 工程总监。

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

时间追究东说念主躬行发帖，就一个道理：数据引擎要转起来了，缺东说念主。

那么，事情就变得有道理起来了：

数据标注，这个公共印象中 AI 产业链里门槛较低的工种，为何已而成了特斯拉最思要的东说念主？

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。

浅易来说，即是教 AI「看懂」天下：在图片或视频里框出行东说念主、标注车说念线、记号红绿灯现象、识别路边结巴物。

前特斯拉 AI 追究东说念主 Andrej Karpathy 说过一句话：

模子决定上限，数据帮模子到达上限。标注质料差，再好的模子架构也空费。

这个行业现时比公共思象得更卷，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，里面看护着千东说念主范畴的标注团队。

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」东说念主东说念主皆颖慧，骨子上现时高端标注岗条目你懂医学、懂金融、懂交通规矩，以致次序会模子历练道理。

那么，特斯拉此次招聘要的是什么样的东说念主？

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

值得肃肃的是，司理岗比现实岗还多。

8 个岗亭里，3 个是 Manager、3 个是 TPM（时间面容司理），惟有 2 个是纯现实的 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，东说念主员往里填。

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具，标注来自车队车辆和「Optimus Data Collectors」的图像与视频。

职责时刻是周一到周五，上昼 9:00 至下昼 5:30，妥妥的字画卯酉。

门槛也特别低，不需要 AI 或数据标注警戒，特斯拉提供 onsite 培训。

至于任职条目，基本皆是一些软手段：

嗯…诚然这个 JD 看起来很像活水线招工…

但福利是妥妥的好啊！（说到这我已而就不困了）

入职第一天就享受医保，部分谈判$0 工资扣款。

牙科含正畸、眼科，一样有 $0 工资扣款的选项；401 ( k ) 老板匹配（访佛国内的待业金）、职工股票购买谈判、后备托儿作事、特斯拉宝宝面容……一应俱全。

以致还有宠物保障！

特斯拉你属实吃太好了……

薪资方面，现时惟有 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。

任职条目也相应更高，但相连在团队和面容惩处警戒上，并未提到 AI 相干时间警戒。

能拿这个薪酬，属实特别可不雅了。

作事 FSD 和 Optimus

特斯拉的此次招聘，明确面向两个战场：

FSD（齐备自动驾驶）和Optimus（东说念主形机器东说念主）。

FSD 这边，特斯拉在路上跑着数百万辆车，每天握续回传果然说念路视频，需要标注的内容包括车辆、行东说念主、车说念线、交通象征和多样复杂路况。

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

是以呢，标注员也得懂交通规矩，能判断路况正当性的标注，才能历练出着实通晓路况的模子。

Optimus 这边，也有个细节值得肃肃：

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，把东说念主形机器东说念主的数据收罗建立与车队数据并排。

这诠释了啥？

诠释 Optimus 如故在工场或测试花式部署了特意的数据收罗建立，正在大范畴回传原始素材恭候东说念主工标注。

这也诠释，Optimus 和 FSD 分享底层数据基础关节，合并个标注团队、合并套器具、合并个 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，是以合并个数据引擎需要扩产能。

马斯克一直坚握纯视觉路子，莫得激光雷达兜底，这意味着特斯拉对标注质料的条目比任何竞品皆严。

它不成靠其他传感器交叉考证，只可靠标注员画出来的框迷漫准。

看到这里你可能思问：特斯拉为啥不过包呢？

按理来说，Scale AI、Appen 这些专科标注机构如故特别多了，特斯拉不追到得我方作念这些吧。

但这个问题，JD 里也如故恢复了：

最初是数据守密。

车队回传的是分娩环境的果然数据，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、里面器具、现场办公，开云kaiyun(中国)这即是三说念保障。

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。

特斯拉条目标注员懂交通规矩，因为车说念线的标注逻辑、复杂路口的判断圭臬，惟有着实通晓路况的东说念主才能作念对。

此外还有器具迭代的闭环。

JD 里特意写了一条：标注员要参与更正标注器具。

这亦然惟有自建团队才能作念到的数据飞轮，一线反映平直回流到器具拓荒。

标注员发现问题，器具随之迭代，数据质料握续进步。

数据标注员，月薪高达 4 万

如今的数据标注行业，概况和公共此前印象中的大不疏浚了。

2024 年，全球数据标注作事商场范畴杰出 100 亿好意思元，瞻望到 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范畴达 77.3 亿元，瞻望到 2027 年杰出 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，把标注才调收归里面。

两条路子各有逻辑：外包平台靠范畴和东说念主力池压低单价，自建团队要的是数据安全、标注质料和器具迭代的闭环。

行业自己也在加快演变，AI 赞成标注如故成为标配。

有国内的 AI 数据标注公司对外骄横，用模子作念预标注，东说念主工只追究审核和修正旯旮案例，结果能进步 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推广。

自动驾驶 3D 点云标注、机器东说念主当作标注、医疗影像标注，这些皆不是「画框」能综合的，需要标注员着实通晓业务逻辑和 AI 历练道理。

这平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 元支配，而具备医疗、金融等专科布景的高等标注师，月薪可达 4 万元。

从另一个处所印证的是大厂的当作：

月之暗面曾为「AI 数据标注师」岗亭开出最高 4 万元月薪，条目本科及以上学历、3 年以上战术或交易分析警戒，还需具备数据分析和逻辑判断才调。

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。

从地舆散播来看，标注职责正在从泰西向东南亚、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如故相对熟识，但高端标注才调仍是短板。

特斯拉中国官网现时还莫得盛开同类岗亭，外洋先行。

不过，国内新能源车企和东说念主形机器东说念主公司的数据需求正在快速爆发，濒临和特斯拉一样的问题：果然物理天下的数据，供不应求。

那么，这个行业下一步会走向那里？

处所基本如故赫然：南北极分化会赓续加重。

浅易重迭的基础标注，会被 AI 赞成器具进一步吃掉，留给东说念主作念的空间越来越窄。

但复杂场景的风雅标注，反而会因为具身智能、医疗 AI、自动驾驶的握续落地，催生出更大的需求缺口。

2022 年，特斯拉曾除掉了 200 名数据标注员，意义是自动标注才调如故大幅改善。

但四年后，它又在急招，并且此次招的是同期作事 FSD 和 Optimus 两条产物线的标注员。

这就诠释，AI 能替代的，是活水线上的那部分；它替代不了的，是那些需要着实通晓物理天下的判断。

此后者，碰劲是具身智能期间最稀缺的东西。

皆说谁死一火了果然天下数据，谁就死一火了下一代 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刻画：

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。

独一不同的分裂可能即是一个在写字楼，一个在工场，一个坐着，一个站着。

还有东说念主说，「每标注 200 个就有一种思吐的嗅觉。」

但在国内，这份「写字楼里打螺丝」的活，月薪最高三四万。

你得志作念吗？

参考流畅：

[ 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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