特斯拉
AI Native Scientist (LLMs, Computer Vision & Factory Automation)
AI Native Scientist (LLMs, Computer Vision & Factory Automation)
发布于 6 个月前普通员工/个人贡献者
上海市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Diffusion Models
Reinforcement Learning
Robotics
AI Agent
GitHub
LLMs
PyTorch
AI 估算 · 50k–90k
一线城市特斯拉AI科学家，负责大模型与机器视觉，顶级技术岗，极高薪。
职位详情
关于这个职位
这是一个面向顶尖AI人才的研发岗位，你将加入特斯拉团队，为超级工厂构建‘数字大脑’
核心工作是运用大语言模型、计算机视觉、强化学习与机器人技术，解决智能制造中的实际问题，如自动化异常检测、设备预测性维护、机器人协同控制等
职位强调创造力、工程实现能力和颠覆性思维，而非传统的工作年限
最低要求
顶尖院校毕业的新生代AI工程师：2024/2025届 CS/EE/AI 相关专业的 Master 或 PhD，具备扎实的算法与编程基础
具备创业精神的技术极客：拥有在硅谷或美国早期科技初创公司（Startups）工作或实习的经历
你擅长在资源有限、信息不完整的环境中快速构建原型、验证想法
真正的 AI 原生者：你不仅是在“使用”AI，更是在“构建”AI
你习惯用 Copilot、GPT-4 等工具辅助开发，理解并实践 AI 的前沿应用
极强的工程落地能力：Python / PyTorch 是你的日常语言
你不仅能读懂最新论文，更能快速实现、优化和部署模型
创造力高于经验：你不必熟悉制造业，但我们期待你敢于颠覆传统，用 AI 解决从未被解决过的问题
工作职责
你的“实验室”是 Tesla 的超级工厂（Gigafactory）——一个融合了物理世界与数字智能的前沿战场：
利用海量视觉数据，训练多模态视觉大模型（Visual-Language Models），让 AI 看懂生产线就像看懂电影
实现生产线的自动化异常检测、设备故障预测，甚至让 AI 通过自然语言与工厂系统交互
为工厂内的移动机器人（AGV）和机械臂训练端到端神经网络，实现导航、避障和多机协同
抛弃传统图像处理方法，使用 SAM、3D Gaussian Splatting、Diffusion Models 生成合成数据，解决罕见缺陷样本稀缺问题
构建具备工具调用、代码生成、自我纠错能力的 AI Agent，服务于从生产到销售的不同业务场景
优先资格
你有黑客马拉松（Hackathon）的经历，甚至在比赛中获胜
你在 GitHub 上有高 Star 的个人项目，或对开源社区有贡献
你持续跟进前沿技术栈，熟悉最新的 LLM、CV、Diffusion Models、RL、Robotics 算法
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 顶级平台与资源：在特斯拉工作，能接触全球顶尖制造工厂的真实海量数据与业务场景，并享有充足的GPU算力支持，想法能快速验证和上线
- 前沿技术实践：岗位聚焦LLM、CV、Diffusion、RL等最前沿的AI技术，并将其应用于改变世界的实体产业，技术栈极具竞争力和前瞻性
- 极客文化与成长：团队由顶尖极客组成，扁平化管理，以代码和结果为导向，能与全球顶尖工程师合作，个人成长速度极快
- 跨界知识要求：虽然不要求制造业经验，但需要快速理解复杂的工业场景并将其抽象为AI问题，对学习能力和适应能力要求高
- 高强度与快节奏：特斯拉以工作强度大、节奏快著称，需要求职者具备极强的抗压能力和在不确定环境中推进项目的能力
缺点 / 挑战
- 高难度与高期望：需要解决的是制造业中未被AI解决过的“硬核”问题，技术挑战巨大，同时公司对创新和落地效率有极高期望
- 适合那些对AI技术充满狂热、具备顶尖工程实现能力、渴望在顶级平台用技术解决现实世界重大挑战的顶尖院校毕业生或极客型人才
角色解读
- 技术路径：从AI模型研发工程师，成长为能够主导复杂AI系统架构设计、解决行业级难题的资深专家或技术负责人
- 行业路径：深入智能制造与工业AI领域，积累稀缺的“AI+物理世界”交叉经验，未来可在高端制造、自动驾驶、机器人等前沿领域担任核心角色
- 你将负责研发和部署应用于特斯拉超级工厂的AI系统，包括基于视觉大模型的产线智能监控、基于强化学习的机器人控制等
- 核心任务之一是解决制造业中的实际痛点，如利用生成式AI技术（Diffusion Models）合成数据以应对罕见缺陷检测难题
- 你将构建能够与物理世界交互的AI Agent，使其具备理解自然语言指令、调用工具并执行复杂任务的能力
- 扎实的AI算法与编程基础，精通Python和PyTorch，具备将前沿论文（如LLM、CV、Diffusion Models）快速工程化落地的能力
- 强烈的“AI原生”思维和工程实践能力，善于利用Copilot、GPT-4等AI工具辅助开发，并能在资源有限的环境中快速构建原型
- 对多模态AI、机器人学、强化学习等领域有深入理解或浓厚兴趣，并具备跨领域解决复杂问题的潜力
申请策略
- 深入了解特斯拉的使命（加速世界向可持续能源的转变）和超级工厂的业务，思考AI如何能为其创造价值，在申请材料中展现你的思考
- 准备1-2个能体现你“敢于颠覆传统”、“用第一性原理思考”的具体事例，无论是技术方案还是解决问题的方式
- 重点突出与LLM、CV、Diffusion Models、RL相关的学术项目、实习或研究经历，特别是那些有代码、有结果、能体现工程能力的项目
- 详细描述在硅谷或科技初创公司的实习/工作经历，强调在资源有限环境下“从0到1”构建原型、验证想法的具体案例和成果
- 务必提供GitHub个人主页链接，并确保里面有高质量、高Star的个人项目或对知名开源项目的贡献，这是“技术极客”身份的有力证明
- 深入研读并动手复现几篇与SAM、3D Gaussian Splatting、具身智能或机器人学习相关的最新顶会论文，并尝试在个人项目中应用
- 加强使用Copilot、GPT-4等AI编程工具进行实际开发的熟练度，并思考如何将其融入开发流程以提升效率，这能体现“AI原生”思维
面试指南
- 对于项目或技术问题类问题，采用“STAR”原则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，重点突出你的技术决策、工程实现细节和最终可量化的成果
- 对于开放设计类问题，展示你的“第一性原理”思维：先定义核心问题，再拆解技术模块（数据、模型、部署），最后给出一个兼顾创新性与可行性的方案框架，并讨论潜在风险
- 请分享一个你利用AI技术（如LLM、CV或Diffusion模型）解决一个复杂问题的项目，你在其中扮演什么角色？遇到了什么挑战？如何解决的？
- 假设生产线出现一种从未见过的设备异常，但相关视觉数据极少，你会如何设计AI方案来解决这个检测问题？
- 你如何评价你最近读过的一篇AI顶会论文（例如关于多模态或机器人学习）？如果让你来改进或实现它，你会怎么做？
- 描述一次你在资源或信息有限的情况下，快速构建一个原型来验证某个技术想法的经历
- 你为什么想加入特斯拉做AI，而不是去一家纯粹的互联网或AI软件公司？
- 技术深度准备：系统复习LLM、计算机视觉、生成式AI和强化学习的核心算法与最新进展，确保能清晰阐述原理并讨论其优劣
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