急招数据标注员！

不需要 AI 练习、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），还有现款和股票激发。

这样一算，岂不是四舍五入百万年薪了。

特斯拉簇新出炉的招聘缘起，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寰球东说念主工智能数据引擎。

要是你不熟悉这个东说念主，他的汉文名叫段鹏飞，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，以及特斯拉最进犯的 Occupancy Network。

技艺崇敬东说念主躬行发帖，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，这个大家印象中 AI 产业链里门槛较低的工种，为何一刹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。

浮浅来说，等于教 AI「看懂」寰球：在图片或视频里框出行东说念主、标注车说念线、符号红绿灯气象、识别路边遮拦物。

前特斯拉 AI 崇敬东说念主 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，再好的模子架构也忽地。

这个行业当今比大家思象得更卷，特斯拉我方的数据标注体量就很能阐述问题：

60 亿个 object label、1.5 PB 数据，里面督察着千东说念主限度的标注团队。

而大模子爆发之后，国内的百度、字节、月之暗面等大厂也纷繁自建标注团队。

看似「拉框打标签」东说念主东说念主齐颖慧，实质受骗今高端标注岗条目你懂医学、懂金融、懂交通规章，以致要剖析模子考试道理。

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 关连职位，遮盖 Austin、Draper、Palo Alto、Buffalo 四座城市，全职、线下办公。

值得提神的是，司理岗比扩充岗还多。

8 个岗亭里，3 个是 Manager、3 个是 TPM（技艺形势司理），唯独 2 个是纯扩充的 Data Labeler。

这经常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。

至于具体使命嘛，以 Austin 的 Data Labeler 岗亭为例：

中枢使命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。

使命时刻是周一到周五，上昼 9:00 至下昼 5:30，妥妥的字画卯酉。

门槛也相配低，不需要 AI 或数据标注练习，特斯拉提供 onsite 培训。

至于任职条目，基本齐是一些软手段：

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！（说到这我一刹就不困了）

入职第一天就享受医保，部分遐想$0 工资扣款。

牙科含正畸、眼科，相同有 $0 工资扣款的选项；401 ( k ) 老板匹配（肖似国内的待业金）、职工股票购买遐想、后备托儿工作、特斯拉宝宝形势……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，咫尺唯独 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。

任职条目也相应更高，但联接在团队和形势管制练习上，并未提到 AI 关连技艺练习。

能拿这个薪酬，属实相配可不雅了。

工作 FSD 和 Optimus

特斯拉的此次招聘，明确面向两个战场：

FSD（十足自动驾驶）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，每天抓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、交通绮丽和各式复杂路况。

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章，能判断路况正当性的标注，才能考试出简直剖析路况的模子。

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，把东说念主形机器东说念主的数据汇聚建设与车队数据并排。

这阐述了啥？

阐述 Optimus 曾经在工场或测试情势部署了止境的数据汇聚建设，正在大限度回传原始素材恭候东说念主工标注。

这也阐述，Optimus 和 FSD 分享底层数据基础要领，消逝个标注团队、消逝套器具、消逝个 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，是以消逝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料的条目比任何竞品齐严。

它不行靠其他传感器交叉考证，只可靠标注员画出来的框充足准。

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 这些专科标注机构曾经相配多了，特斯拉不辱骂得我方作念这些吧。

但这个问题，JD 里曾经经复兴了：

领先是数据阴事。

车队回传的是出产环境的果然数据，包含用户驾驶的果然场景。这些数据不行流出特斯拉的防火墙。

自建团队、里面器具、现场办公，金鼎娱乐(中国)棋牌这等于三说念保障。

其次是标注次第的一致性。

外包团队流动性高，培训资本高，次第容易漂移。

特斯拉条目标注员懂交通规章，因为车说念线的标注逻辑、复杂路口的判断次第，唯独简直剖析路况的东说念主才能作念对。

此外还有器具迭代的闭环。

JD 里止境写了一条：标注员要参与纠正标注器具。

这亦然唯独自建团队才能作念到的数据飞轮，一线响应径直回流到器具开荒。

标注员发现问题，器具随之迭代，数据质料抓续提高。

数据标注员，月薪高达 4 万

如今的数据标注行业，大概和大家此前印象中的大不调换了。

2024 年，全球数据标注工作市集限度跨越 100 亿好意思元，预测到 2031 年将增至 328 亿好意思元。

中国市集也同步跟进，2024 年国内数据标注市集限度达 77.3 亿元，预测到 2027 年跨越 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，把标注才能收归里面。

两条阶梯各有逻辑：外包平台靠限度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。

行业本人也在加快演变，AI 接济标注曾经成为标配。

有国内的 AI 数据标注公司对外默契，用模子作念预标注，东说念主工只崇敬审核和修正旯旮案例，成果能提高 10 倍以上。

与此同期，通用标注的需求在萎缩，垂直范围的专科标注需求在彭胀。

自动驾驶 3D 点云标注、机器东说念主作为标注、医疗影像标注，这些齐不是「画框」能概述的，需要标注员简直剖析业务逻辑和 AI 考试道理。

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、金融等专科配景的高等标注师，月薪可达 4 万元。

从另一个场所印证的是大厂的作为：

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 年以良策略或买卖分析练习，还需具备数据分析和逻辑判断才能。

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。

从地舆分散来看，标注使命正在从西洋向东南亚、非洲和中国三四线城市迁徙，资本是中枢驱能源。

咫尺，国内数据标注产业链曾经相对老练，但高端标注才能仍是短板。

特斯拉中国官网咫尺还莫得洞开同类岗亭，国际先行。

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，靠近和特斯拉相同的问题：果然物理寰球的数据，供不应求。

那么，这个行业下一步会走向那处？

场所基本曾经了了：南北极分化会继续加重。

浮浅相通的基础标注，会被 AI 接济器具进一步吃掉，留给东说念主作念的空间越来越窄。

但复杂场景的雅致标注，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，特斯拉曾畏忌了 200 名数据标注员，事理是自动标注才能曾经大幅改善。

但四年后，它又在急招，况兼此次招的是同期工作 FSD 和 Optimus 两条产物线的标注员。

这就阐述，AI 能替代的，是活水线上的那部分；它替代不了的，是那些需要简直剖析物理寰球的判断。

尔后者，正值是具身智能期间最稀缺的东西。

齐说谁截止了果然寰球数据，谁就截止了下一代 AI 的上限。

但数据标注这份使命，属实也有点败兴啊……

有从业者给出了这样的态状：

跟在工场打螺丝差未几，每天上班的任务等于标框，完成后放工。

独一不同的分手可能等于一个在写字楼，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。

你怡悦作念吗？

参考率领：

[ 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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