Tesla снова пытается решить проблему, которую не закрыть одним громким анонсом: ей нужны люди, чтобы вручную объяснять машинам, что они видят. Компания набирает специалистов по разметке данных для обучения Optimus и автопилота, при этом опыт в ИИ не обязателен, а с бонусами годовой доход может дотянуться до 150 000 долларов.
Ставка выглядит почти издевательски простой. Роботы и автопилот строятся на огромном объёме размеченных фото, видео и других реальных данных, а не на магии презентаций. И тут Tesla делает то, что делают почти все крупные игроки в ИИ, от Waymo до Amazon Robotics: расширяет армию людей, которые кормят модели сырьём и потом же исправляют их ошибки.
В объявлении речь идёт о работе с изображениями, видео, текстами и аудио. Tesla обещает обучение на рабочем месте, а для руководящих позиций указывает график с 9 до 17 часов и стандартный набор льгот, включая медицинское страхование, пенсионное обеспечение и участие в акционерном капитале.
Это важная деталь: компания не охотится только за дорогими специалистами с длинным резюме. Ей нужны люди, которых можно быстро встроить в конвейер разметки. По сути, Tesla покупает не дипломы, а дисциплину и скорость обработки данных.
Дуань Пэнфэй из Tesla прямо сформулировал цель набора персонала. Компания хочет построить крупнейший в мире механизм обработки реальных данных с помощью ИИ. Формулировка звучит как типичный корпоративный пафос, но смысл приземлённый: чем больше живых сцен попадает в обучение, тем меньше шансов у модели растеряться на дороге или перед роботом-пылесосом размером с человека.
У Tesla здесь нет роскоши расслабляться. Autopilot уже много лет остаётся под давлением регуляторов и критиков за аварии и спорные заявления о возможностях системы. Optimus тоже пока ближе к демонстрации амбиций, чем к серийному труду на заводе или дома. Поэтому ставка на массовую разметку выглядит логично даже без привычной для Tesla бравады.
Мы сравнили это с тем, как обычно растут команды у конкурентов по автономному транспорту и робототехнике. Почти везде один сценарий одинаковый до скуки: сначала продают мечту про «умную» систему, потом нанимают людей сидеть над видео по восемь часов подряд и объяснять машине разницу между тенью от грузовика и пешеходом.
Самая показательная часть вакансии даже не зарплата. Tesla подчёркивает работу именно с реальными производственными данными, а не с красивыми лабораторными симуляциями. Это значит одно простое дело почти без глянца вокруг него. Чтобы робот начал вести себя прилично вне сцены презентации, ему сначала надо скормить огромное количество человеческой рутины.