馬斯克親自帶隊(duì)機(jī)器人業(yè)務(wù)，6大崗位招人：不看學(xué)歷看能力，沒有學(xué)位要求
不看學(xué)歷看能力
知一 發(fā)自 牛虎之間
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特斯拉的AI團(tuán)隊(duì)，新一輪招聘開始了。
還需要什么樣的工程師？
Andrej Karpathy（安德烈·卡帕斯）列出了6大崗位。
這位特斯拉AI負(fù)責(zé)人，AutoPilot和FSD在軟件方向上的第一把手，還透露，特斯拉的AI團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在也正在把一切能力應(yīng)用于特斯拉機(jī)器人上。
“特斯拉人形機(jī)器人正在成為最強(qiáng)AI開發(fā)平臺。”
安德烈小哥還謙虛表示，沒有其他組織能夠端到端垂直整合、部署高精尖AI能力，而且你如果來特斯拉，還將在有人教、有人帶中更快成長。
當(dāng)然，如果熟悉安德烈小哥的履歷，就知道他自己其實(shí)就是特斯拉人才理念下成長起來的人才。
時(shí)年35歲的安德烈，斯坦福畢業(yè)，師從李飛飛，后來在馬斯克的提拔中，從優(yōu)秀的AI視覺博士生，短短幾年成為了公認(rèn)的全世界一流的AI專家。
另外，透過特斯拉這則最新招聘，其實(shí)也能解析特斯拉對AI、自動駕駛的邏輯和思考。
以及，這些招聘中的人才和崗位要求，不還是最好的個(gè)人進(jìn)化OKR嗎？
一個(gè)滿足馬斯克和Andrej Karpathy要求的AI人才，何愁天下沒有好工作？
什么樣的崗位？都有怎么樣的要求？
這次共計(jì)放出了6大崗位。
- 深度學(xué)習(xí)工程師-科學(xué)家方向。
- 軟件工程師-深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)架構(gòu)方向。
- 軟件工程師-深度學(xué)習(xí)模型算法方向。
- 軟件工程師-評估測試方向。
- 后端工程師-AI工具鏈方向。
- 前端工程師-AI工具鏈方向。
完整崗位：
https://www.linkedin.com/posts/andrej-karpathy-9a650716_tesla-tsla-autopilot-activity-6891853901331623936-rg9r/
相較而言，職位不算特別細(xì)，但卻非常完整，光從軟件而言，已經(jīng)覆蓋了模型全流程里所有關(guān)鍵崗位。
比如，科學(xué)家方向負(fù)責(zé)預(yù)研，工作連接產(chǎn)學(xué)研，有把握最前沿的學(xué)術(shù)和算法進(jìn)展的能力。
然后算法模型工程師設(shè)計(jì)開發(fā)模型、優(yōu)化數(shù)據(jù)集。
架構(gòu)工程師和后端則進(jìn)一步優(yōu)化訓(xùn)練和模型開發(fā)過程。
最后前端工程師，面向用戶端，完成可視化、數(shù)據(jù)標(biāo)簽工具和用戶頁面反饋模型機(jī)制。
評估測試工程師，則在部署后不斷思考如何結(jié)合反饋設(shè)計(jì)工具或模型實(shí)現(xiàn)迭代——有點(diǎn)類似于產(chǎn)品經(jīng)理的角色，只不過不寫文檔和PPT，直接要寫工具模型。
總之，一個(gè)自動駕駛創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，剛起步時(shí)基本就是這樣的配置。
那特斯拉的AI工程師，有啥不一樣的要求嗎？
特點(diǎn)有這樣幾個(gè)。
首先，專而能通。
在多個(gè)不同的崗位里，都有明確，最好的人才就是至少在一個(gè)領(lǐng)域里有深厚的專業(yè)積累，然后還能對其他領(lǐng)域有所涉獵或感興趣。
比如科學(xué)家方向的崗位：
AI科學(xué)家讀論文、代碼，然后能夠提升內(nèi)部模型是日常，更重要的還得擁有NLP、芯片、汽車相關(guān)的涉獵或興趣。
其次，特斯拉的另一大特點(diǎn)是看重工具打造能力。
各個(gè)崗位的工程師，都被提到了工具鏈能力，能夠在所處崗位上，幫助優(yōu)化上下游的工作流程的能力。
比如對前端和后端，都提出了這樣的能力號召：
甚至有點(diǎn)鼓勵(lì)前端往后端增強(qiáng)能力，后端擁有前端思維的傾向。
大概就是希望每個(gè)人都能更加全棧。
最后，大的基礎(chǔ)背景能力。
編程語言：得會Python吧？
框架：得懂Pytorch吧？或者TensorFlow也行。
基礎(chǔ)知識：關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)……
以及多個(gè)崗位，也對數(shù)據(jù)迭代思維和自動化流程意識有強(qiáng)調(diào)，可以看得出特斯拉內(nèi)部對于這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的自動化迭代的推崇。
不太看學(xué)歷，甚至愿意學(xué)就有人帶
不過，特斯拉也有沒太強(qiáng)調(diào)的要求。
比如學(xué)歷。稍微有幾處提到學(xué)歷，也基本是本科或碩士，然后也不追求專業(yè)對口，沒有開口就是AI從業(yè)多少年之類的…
數(shù)學(xué)物理背景，或者統(tǒng)計(jì)相關(guān)的也行。
甚至安德烈小哥一開始就是說了，非專業(yè)出身但有興趣愿意學(xué)的，“我們也可以教的”。
實(shí)際上，Andrej Karpathy，安德烈小哥，就是特斯拉人才成長中的Model。
安德烈·卡帕斯，斯坦福博士畢業(yè)，是知名華人AI科學(xué)家李飛飛的高徒，主攻AI視覺方向。
他在2011-2015年期間進(jìn)入斯坦福大學(xué)攻讀博士學(xué)位，讀博期間，他發(fā)表的多篇論文都是CV領(lǐng)域的高引文章，還在Google、DeepMind兩家公司實(shí)習(xí)過。
畢業(yè)后則去到OpenAI，成為主要研究計(jì)算機(jī)視覺的科學(xué)家。
OpenAI，馬斯克是最早的創(chuàng)辦人和出資人之一，在接觸到安德烈后，他就知道這小哥展現(xiàn)的學(xué)習(xí)能力，絕不會止于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域。
于是“內(nèi)部挖角”，把安德烈從OpenAI帶到了特斯拉——這也是馬斯克后來被OpenAI踢出局的矛盾點(diǎn)之一。
據(jù)說馬斯克曾放話，很多人把安德烈當(dāng)做優(yōu)秀AI視覺科學(xué)家，但我知道，他會是全世界最頂級的AI領(lǐng)袖。
意思就是放在OpenAI或其他任何一個(gè)地方，都會埋沒了他。
33歲進(jìn)入特斯拉后，安德烈先任特斯拉的AI和AutoPilot視覺總監(jiān)，負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo)自動駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)團(tuán)隊(duì)。
其后隨著大神Jim Keller離職，安德烈接管了整個(gè)AI團(tuán)隊(duì)。
那時(shí)Jim Keller從特斯拉AutoPilot副總裁崗位上出走，外界都認(rèn)為沒有人再能替代這樣的大神。
但馬斯克認(rèn)為，最強(qiáng)之人已在陣中。
他把之前Jim Keller底下的2位青年才俊提拔到一號位，Pete Bannon負(fù)責(zé)硬件，Andrej Karpathy負(fù)責(zé)軟件。
而就在這兩位青年才俊領(lǐng)導(dǎo)下，特斯拉FSD橫空出世，自動駕駛能力持續(xù)進(jìn)化。
安德烈小哥也確實(shí)如馬斯克所言，實(shí)現(xiàn)了頂級AI視覺科學(xué)家向AI大牛的蛻變之路。
并且隨著安德烈小哥的經(jīng)歷越來越廣為人知，也成為特斯拉招聘的代表性案例——
特斯拉擁有優(yōu)秀人才走向頂級的基礎(chǔ)。
擎天柱機(jī)器人：最強(qiáng)AI開發(fā)平臺
安德烈小哥也說了，現(xiàn)在特斯拉的AI團(tuán)隊(duì)，不光在打造自動駕駛相關(guān)的能力，也在把一切能力用于特斯拉人形機(jī)器人——擎天柱。
他認(rèn)為這會是最強(qiáng)的AI開發(fā)平臺。
而這個(gè)擎天柱項(xiàng)目，之前在特斯拉財(cái)報(bào)發(fā)布時(shí)，馬斯克就已經(jīng)明確，會是特斯拉接下來的重中之重，重要性和價(jià)值甚至?xí)^現(xiàn)在汽車業(yè)務(wù)本身。
此外，馬斯克透露，機(jī)器人業(yè)務(wù)他親自帶：
重要的新業(yè)務(wù)，責(zé)無旁貸。
好了，這就是今天智能車領(lǐng)域的最新進(jìn)展。
今天也是除夕之夜，恭祝各位智能車參考的讀者新春快樂，虎年一起更上一層樓~
— 完 —
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