最近有学员刚面完 Tesla 的 Machine Learning Engineer 岗，整体感受：信息差巨大 + Technical 全程硬控。Tesla 风格非常“工程导向”，既要深厚 ML 理论，也要工程动手能力，更要懂 System Design。下面按真实经历带大家过一遍最新考情。
Part 1｜OA（Online Assessment）90 分钟手速赛
时间紧、题量固定、必须 Python。几乎没有 debug 空间。
T1 Graph Traversal
BFS/DFS 基础必须稳定。
T2 Binary Search
常规 routine，但边界条件要过硬。
T3 Multi-threading（易卡点）
题目：让两个线程交替往同一个 List 塞数据。
核心：熟 Python threading、Lock、Condition。不写多线程的人会当场懵。
T4 Tree Path Finding
题目：找树中 root 到目标 node 的路径。
提示：前三题不能拖，否则这题容易卡时间做不完。
Part 2｜Behavioral & ML Deep Dive
Tesla 的 Behavioural 比想象中更“工程场景化”，不是“背模板”能糊过去的。
必考 Why Tesla？
要结合 Autopilot / FSD / Energy 系列表达认同感、热情和工程文化匹配度。
ML Project Deep Dive
典型问题：
“讲一个你项目用过的 ML model，为什么选它？Trade-offs？”
重点：不能只讲“调包”，一定要讲选型逻辑、性能与精度的权衡等。
灵魂问题：Science vs Engineering？
Science：探索边界、Research、Idea 测试。
Engineering：落地、Deployment、性能、稳定性、可维护性。
本质：ML = Science + Engineering。
工程痛点题：依赖大版本升级导致模型跑不动怎么办？
回答方向：Rollback、Docker隔离、Gradual Migration、灰度发布等工程素养。
Part 3｜Technical Interface：ML基础 + PyTorch + System Design（重中之重）
这是 Tesla 技术面核心。
1）ML 基础 & Python 底层
示例：List vs Dict 底层区别
非常 basic，但 Tesla 就是考你基础是否扎实。
2）PyTorch 深度拷问（绝非“调包侠”能过）
- 如何自定义 Loss（考 Autograd 理解）
- DataLoader 如何优化（多进程、IO 底层）
- 常见训练问题如何 Debug（梯度消失/爆炸、Loss 不降）
都是实战向问题。
3）System Design（最 Heavy，占比近一半时间）
题目：Design a real-time anomaly detection system for vehicle sensor data
必须从零设计一套高并发实时系统。
考点：
- Data Pipeline（Kafka / Flink / Spark Streaming）
- 实时 Feature Engineering
- 模型选型（轻量 DNN / Isolation Forest / Autoencoders）
- Online Inference 部署
- Latency 如何保证？
→ 模型量化、剪枝、边缘侧推理、系统架构优化 - Scalability 扩展 10x（Sharding、LB）
- Monitoring：漂移检测、线上表现监控
结论：Tesla System Design 强调 Real-time + Latency，准备不充分会直接被秒。
Part 4｜Coding Technical Round（相对友好）
比前几环节友好一些，就是考 Python 手感。
T1 Time Series 找异常点（与 SD 主题呼应）
T2 Stack 做字符串 Parsing
最终总结 & Tips
Tesla MLE = 全方位硬考核。
- OA 要练“手速 + 肌肉记忆”：多线程、树操作必须熟练。
- 项目要挖深：必须谈 Trade-offs。
- PyTorch 要会底层：调优 + Autograd + Dataloader。
- System Design 是决胜局：重点 Real-time / Latency / Scalability。
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