特斯拉的AI团队 ， 新一轮招聘开始了 。
还需要什么样的工程师？
Andrej Karpathy（安德烈·卡帕斯）列出了6大岗位 。
这位特斯拉AI负责人 ， AutoPilot和FSD在软件方向上的第一把手 ， 还透露 ， 特斯拉的AI团队现在也正在把一切能力应用于特斯拉机器人上 。
“特斯拉人形机器人正在成为最强AI开发平台 。 ”
安德烈小哥还谦虚表示 ， 没有其他组织能够端到端垂直整合、部署高精尖AI能力 ， 而且你如果来特斯拉 ， 还将在有人教、有人带中更快成长 。
当然 ， 如果熟悉安德烈小哥的履历 ， 就知道他自己其实就是特斯拉人才理念下成长起来的人才 。
时年35岁的安德烈 ， 斯坦福毕业 ， 师从李飞飞 ， 后来在马斯克的提拔中 ， 从优秀的AI视觉博士生 ， 短短几年成为了公认的全世界一流的AI专家 。
另外 ， 透过特斯拉这则最新招聘 ， 其实也能解析特斯拉对AI、自动驾驶的逻辑和思考 。
【马斯克透露亲自带队研发擎天柱机器人！6大岗位招人，打造“最强AI开发平台”】以及 ， 这些招聘中的人才和岗位要求 ， 不还是最好的个人进化OKR吗？
一个满足马斯克和Andrej Karpathy要求的AI人才 ， 何愁天下没有好工作？
什么样的岗位？都有怎么样的要求？
这次共计放出了6大岗位 。
深度学习工程师-科学家方向 。
软件工程师-深度学习基础架构方向 。
软件工程师-深度学习模型算法方向 。
软件工程师-评估测试方向 。
后端工程师-AI工具链方向 。
前端工程师-AI工具链方向 。
完整岗位：https://www.linkedin.com/posts/andrej-karpathy-9a650716_tesla-tsla-autopilot-activity-6891853901331623936-rg9r/
相较而言 ， 职位不算特别细 ， 但却非常完整 ， 光从软件而言 ， 已经覆盖了模型全流程里所有关键岗位 。
比如 ， 科学家方向负责预研 ， 工作连接产学研 ， 有把握最前沿的学术和算法进展的能力 。
然后算法模型工程师设计开发模型、优化数据集 。
架构工程师和后端则进一步优化训练和模型开发过程 。
最后前端工程师 ， 面向用户端 ， 完成可视化、数据标签工具和用户页面反馈模型机制 。
评估测试工程师 ， 则在部署后不断思考如何结合反馈设计工具或模型实现迭代——有点类似于产品经理的角色 ， 只不过不写文档和PPT ， 直接要写工具模型 。
总之 ， 一个自动驾驶创业团队 ， 刚起步时基本就是这样的配置 。
那特斯拉的AI工程师 ， 有啥不一样的要求吗？
特点有这样几个 。
首先 ， 专而能通 。
在多个不同的岗位里 ， 都有明确 ， 最好的人才就是至少在一个领域里有深厚的专业积累 ， 然后还能对其他领域有所涉猎或感兴趣 。
比如科学家方向的岗位：
AI科学家读论文、代码 ， 然后能够提升内部模型是日常 ， 更重要的还得拥有NLP、芯片、汽车相关的涉猎或兴趣 。
其次 ， 特斯拉的另一大特点是看重工具打造能力 。
各个岗位的工程师 ， 都被提到了工具链能力 ， 能够在所处岗位上 ， 帮助优化上下游的工作流程的能力 。
比如对前端和后端 ， 都提出了这样的能力号召：
甚至有点鼓励前端往后端增强能力 ， 后端拥有前端思维的倾向 。
大概就是希望每个人都能更加全栈 。
最后 ， 大的基础背景能力 。
编程语言：得会Python吧？
框架：得懂Pytorch吧？或者TensorFlow也行 。
基础知识：关于机器学习、计算机视觉和神经网络……
以及多个岗位 ， 也对数据迭代思维和自动化流程意识有强调 ， 可以看得出特斯拉内部对于这种数据驱动的自动化迭代的推崇 。