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急招數(shù)據(jù)標注員

不需要AI經(jīng)驗、朝九晚五、有培訓……

個別崗位年薪達到9-13萬美元（61-88萬人民幣），還有現(xiàn)金和股票激勵。

這么一算，豈不是四舍五入百萬年薪了。

特斯拉新鮮出爐的招聘啟事，看起來心動不？

Tesla AI 工程總監(jiān)Phil Duan也轉發(fā)了：

• 加入我們，共同打造全球最大的真實世界人工智能數(shù)據(jù)引擎。

如果你不熟悉這個人，他的中文名叫段鵬飛，剛在今年2月被馬斯克提拔為Autopilot工程總監(jiān)。

他親手帶隊做出了FSD v12/v13/v14、Robotaxi發(fā)布，以及特斯拉最重要的Occupancy Network。

技術負責人親自發(fā)帖，就一個意思：數(shù)據(jù)引擎要轉起來了，缺人

那么，事情就變得有意思起來了：

數(shù)據(jù)標注，這個大家印象中AI產(chǎn)業(yè)鏈里門檻較低的工種，為何突然成了特斯拉最想要的人？

特斯拉招數(shù)據(jù)標注員，年薪最高13萬刀

先來說說數(shù)據(jù)標注員，到底是干啥的。

簡單來說，就是教AI「看懂」世界：在圖片或視頻里框出行人、標注車道線、標記紅綠燈狀態(tài)、識別路邊障礙物。

前特斯拉AI負責人Andrej Karpathy說過一句話：

• 模型決定上限，數(shù)據(jù)幫模型到達上限。標注質量差，再好的模型架構也白搭。

這個行業(yè)現(xiàn)在比大家想象得更卷，特斯拉自己的數(shù)據(jù)標注體量就很能說明問題：

60億個object label、1.5 PB數(shù)據(jù)，內部維持著千人規(guī)模的標注團隊。

而大模型爆發(fā)之后，國內的百度、字節(jié)、月之暗面等大廠也紛紛自建標注團隊。

看似「拉框打標簽」人人都能干，實際上現(xiàn)在高端標注崗要求你懂醫(yī)學、懂金融、懂交通規(guī)則，甚至要理解模型訓練原理。

那么，特斯拉這次招聘要的是什么樣的人？

美國官網(wǎng)同期掛出8個data label相關職位，覆蓋Austin、Draper、Palo Alto、Buffalo四座城市，全職、線下辦公。

值得注意的是，經(jīng)理崗比執(zhí)行崗還多

8個崗位里，3個是Manager、3個是TPM（技術項目經(jīng)理），只有2個是純執(zhí)行的Data Labeler。

這通常意味著團隊正處于快速搭建階段，架子先搭起來，人員往里填。

至于具體工作嘛，以Austin的Data Labeler崗位為例：

核心工作是使用特斯拉內部工具，標注來自車隊車輛和「Optimus Data Collectors」的圖像與視頻

工作時間是周一到周五，上午9:00至下午5:30，妥妥的朝九晚五

門檻也非常低，不需要AI或數(shù)據(jù)標注經(jīng)驗，特斯拉提供onsite培訓。

至于任職要求，基本都是一些軟技能：

嗯…雖然這個JD看起來很像流水線招工…

但福利是妥妥的好��！（說到這我突然就不困了）

入職第一天就享受醫(yī)保，部分計劃$0工資扣款

牙科含正畸、眼科，同樣有$0工資扣款的選項；401(k)雇主匹配（類似國內的養(yǎng)老金）、員工股票購買計劃、后備托兒服務、特斯拉寶寶項目……一應俱全。

甚至還有寵物保險！

特斯拉你屬實吃太好了……

薪資方面，目前只有Palo Alto的Data Labeler Manager崗位公開了區(qū)間：

年薪92,000美元至138,000美元，另附現(xiàn)金和股票獎勵。

任職要求也相應更高，但集中在團隊和項目管理經(jīng)驗上，并未提到AI相關技術經(jīng)驗。

能拿這個薪酬，屬實非�？捎^了。

服務FSD和Optimus

特斯拉的這次招聘，明確面向兩個戰(zhàn)場：

FSD（完全自動駕駛）和Optimus（人形機器人）。

FSD這邊，特斯拉在路上跑著數(shù)百萬輛車，每天持續(xù)回傳真實道路視頻，需要標注的內容包括車輛、行人、車道線、交通標識和各種復雜路況

JD里有一條要求：「Must have working knowledge of the laws and rules of the road」。

所以呢，標注員也得懂交通規(guī)則，能判斷路況合法性的標注，才能訓練出真正理解路況的模型。

Optimus這邊，也有個細節(jié)值得注意：

JD中首次提到了「Optimus Data Collectors」

這也是特斯拉第一次在公開招聘中，把人形機器人的數(shù)據(jù)采集設備與車隊數(shù)據(jù)并列。

這說明了啥？

說明Optimus已經(jīng)在工廠或測試場地部署了專門的數(shù)據(jù)采集設備，正在大規(guī)�；貍髟妓夭牡却斯俗ⅰ�

這也說明，Optimus和FSD共享底層數(shù)據(jù)基礎設施，同一個標注團隊、同一套工具、同一個pipeline。

而Optimus需要的多模態(tài)數(shù)據(jù)，涵蓋視覺、觸覺和姿態(tài)，復雜程度比自動駕駛更高，所以同一個數(shù)據(jù)引擎需要擴產(chǎn)能。

馬斯克一直堅持純視覺路線，沒有激光雷達兜底，這意味著特斯拉對標注質量的要求比任何競品都嚴

它不能靠其他傳感器交叉驗證，只能靠標注員畫出來的框足夠準。

看到這里你可能想問：特斯拉為啥不外包呢？

按理來說，Scale AI、Appen這些專業(yè)標注機構已經(jīng)非常多了，特斯拉不是非得自己做這些吧。

但這個問題，JD里也已經(jīng)回答了：

首先是數(shù)據(jù)保密

車隊回傳的是生產(chǎn)環(huán)境的真實數(shù)據(jù)，包含用戶駕駛的真實場景。這些數(shù)據(jù)不能流出特斯拉的防火墻。

自建團隊、內部工具、現(xiàn)場辦公，這就是三道保險。

其次是標注標準的一致性

外包團隊流動性高，培訓成本高，標準容易漂移。

特斯拉要求標注員懂交通規(guī)則，因為車道線的標注邏輯、復雜路口的判斷標準，只有真正理解路況的人才能做對。

此外還有工具迭代的閉環(huán)

JD里專門寫了一條：標注員要參與改進標注工具

這也是只有自建團隊才能做到的數(shù)據(jù)飛輪，一線反饋直接回流到工具開發(fā)。

標注員發(fā)現(xiàn)問題，工具隨之迭代，數(shù)據(jù)質量持續(xù)提升。

數(shù)據(jù)標注員，月薪高達4萬

如今的數(shù)據(jù)標注行業(yè)，或許和大家此前印象中的大不相同了。

2024年，全球數(shù)據(jù)標注服務市場規(guī)模超過100億美元，預計到2031年將增至328億美元。

中國市場也同步跟進，2024年國內數(shù)據(jù)標注市場規(guī)模達77.3億元，預計到2027年超過150億元。

主要玩家分成兩類陣營。一類是專業(yè)的第三方標注平臺，全球有Scale AI、Appen、Labelbox，國內有云測數(shù)據(jù)、海天瑞聲、龍貓數(shù)據(jù)等。

另一類是以特斯拉為代表的科技公司自建團隊，把標注能力收歸內部。

兩條路線各有邏輯：外包平臺靠規(guī)模和人力池壓低單價，自建團隊要的是數(shù)據(jù)安全、標注質量和工具迭代的閉環(huán)。

行業(yè)本身也在加速演變，AI輔助標注已經(jīng)成為標配。

有國內的AI數(shù)據(jù)標注公司對外透露，用模型做預標注，人工只負責審核和修正邊緣案例，效率能提升10倍以上。

與此同時，通用標注的需求在萎縮，垂直領域的專業(yè)標注需求在膨脹。

自動駕駛3D點云標注、機器人動作標注、醫(yī)療影像標注，這些都不是「畫框」能概括的，需要標注員真正理解業(yè)務邏輯和AI訓練原理。

這直接導致了行業(yè)內部的薪資分化�；A標注員月薪仍停留在3000元左右，而具備醫(yī)療、金融等專業(yè)背景的高級標注師，月薪可達4萬元

從另一個方向印證的是大廠的動作：

月之暗面曾為「AI數(shù)據(jù)標注師」崗位開出最高4萬元月薪，要求本科及以上學歷、3年以上戰(zhàn)略或商業(yè)分析經(jīng)驗，還需具備數(shù)據(jù)分析和邏輯判斷能力。

也有美團等大廠，為數(shù)據(jù)標注師開出了月薪15-25k的價碼。

從地理分布來看，標注工作正在從歐美向東南亞、非洲和中國三四線城市遷移，成本是核心驅動力。

目前，國內數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)鏈已經(jīng)相對成熟，但高端標注能力仍是短板。

特斯拉中國官網(wǎng)目前還沒有開放同類崗位，海外先行。

不過，國內新能源車企和人形機器人公司的數(shù)據(jù)需求正在快速爆發(fā)，面臨和特斯拉同樣的問題：真實物理世界的數(shù)據(jù)，供不應求。

那么，這個行業(yè)下一步會走向哪里？

方向基本已經(jīng)清晰：兩極分化會繼續(xù)加劇

簡單重復的基礎標注，會被AI輔助工具進一步吃掉，留給人做的空間越來越窄。

復雜場景的精細標注，反而會因為具身智能、醫(yī)療AI、自動駕駛的持續(xù)落地，催生出更大的需求缺口。

2022年，特斯拉曾裁撤了200名數(shù)據(jù)標注員，理由是自動標注能力已經(jīng)大幅改善。

但四年后，它又在急招，而且這次招的是同時服務FSD和Optimus兩條產(chǎn)品線的標注員。

這就說明，AI能替代的，是流水線上的那部分；它替代不了的，是那些需要真正理解物理世界的判斷。

而后者，恰好是具身智能時代最稀缺的東西。

都說誰控制了真實世界數(shù)據(jù)，誰就控制了下一代AI的上限。

但數(shù)據(jù)標注這份工作，屬實也有點枯燥啊……

有從業(yè)者給出了這樣的形容：

• 跟在工廠打螺絲差不多，每天上班的任務就是標框，完成后下班。
• 唯一不同的區(qū)別可能就是一個在寫字樓，一個在工廠，一個坐著，一個站著。

還有人說，「每標注200個就有一種想吐的感覺�！�

但在國內，這份「寫字樓里打螺絲」的活，月薪最高三四萬。

你愿意做嗎？

[1]https://x.com/TeslaRecruiting/status/2052084720591405111
[2]https://x.com/pduan/status/2052105912756879599
[3]https://www.tesla.com/careers/search/?query=data%20label&site=US