最近有學員剛面完 Tesla 的 Machine Learning Engineer 崗，整體感受：資訊差巨大 + Technical 全程硬控。Tesla 風格非常“工程導向”，既要深厚 ML 理論，也要工程動手能力，更要懂 System Design。下面按真實經歷帶大家過一遍最新考情。
Part 1｜OA（Online Assessment）90 分鐘手速賽
時間緊、題量固定、必須 Python。幾乎沒有 debug 空間。
T1 Graph Traversal
BFS/DFS 基礎必須穩定。
T2 Binary Search
常規 routine，但邊界條件要過硬。
T3 Multi-threading（易卡點）
題目：讓兩個執行緒交替往同一個 List 塞資料。
核心：熟 Python threading、Lock、Condition。不寫多執行緒的人會當場懵。
T4 Tree Path Finding
題目：找樹中 root 到目標 node 的路徑。
提示：前三題不能拖，否則這題容易卡時間做不完。
Part 2｜Behavioral & ML Deep Dive
Tesla 的 Behavioural 比想象中更“工程場景化”，不是“背模板”能糊過去的。
必考 Why Tesla？
要結合 Autopilot / FSD / Energy 系列表達認同感、熱情和工程文化匹配度。
ML Project Deep Dive
典型問題：
“講一個你專案用過的 ML model，為什麼選它？Trade-offs？”
重點：不能只講“調包”，一定要講選型邏輯、效能與精度的權衡等。
靈魂問題：Science vs Engineering？
Science：探索邊界、Research、Idea 測試。
Engineering：落地、Deployment、效能、穩定性、可維護性。
本質：ML = Science + Engineering。
工程痛點題：依賴大版本升級導致模型跑不動怎麼辦？
回答方向：Rollback、Docker隔離、Gradual Migration、灰度釋出等工程素養。
Part 3｜Technical Interface：ML基礎 + PyTorch + System Design（重中之重）
這是 Tesla 技術面核心。
1）ML 基础 & Python 底层
示例：List vs Dict 底層區別
非常 basic，但 Tesla 就是考你基礎是否紮實。
2）PyTorch 深度拷問（絕非“調包俠”能過）
- 如何自定義 Loss（考 Autograd 理解）
- DataLoader 如何最佳化（多程序、IO 底層）
- 常見訓練問題如何 Debug（梯度消失/爆炸、Loss 不降）
都是實戰向問題。
3）System Design（最 Heavy，佔比近一半時間）
題目：Design a real-time anomaly detection system for vehicle sensor data
必須從零設計一套高併發實時系統。
考點：
- Data Pipeline（Kafka / Flink / Spark Streaming）
- 實時 Feature Engineering
- 模型選型（輕量 DNN / Isolation Forest / Autoencoders）
- Online Inference 部署
- Latency 如何保證？
→ 模型量化、剪枝、邊緣側推理、系統架構最佳化 - Scalability 擴充套件 10x（Sharding、LB）
- Monitoring：漂移檢測、線上表現監控
結論：Tesla System Design 強調 Real-time + Latency，準備不充分會直接被秒。
Part 4｜Coding Technical Round（相對友好）
比前幾環節友好一些，就是考 Python 手感。
T1 Time Series 找異常點（與 SD 主題呼應）
T2 Stack 做字串 Parsing
最終總結 & Tips
Tesla MLE = 全方位硬考核。
- OA 要練“手速 + 肌肉記憶”：多執行緒、樹操作必須熟練。
- 專案要挖深：必須談 Trade-offs。
- PyTorch 要會底層：調優 + Autograd + Dataloader。
- System Design 是決勝局：重點 Real-time / Latency / Scalability。
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如果你看到這裡，應該已經感受到：
Tesla MLE 的 System Design + PyTorch 深度，是普通準備完全應付不了的。
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