Elon Musk zwalnia ponad 10% pracowników Tesli

Elon Musk zwalnia ponad 10% pracowników Tesli

W niedzielę Tesla ogłosiła rundę zwolnień, informuje Business Insider. Zgodnie z wewnętrzną notatką wysłaną przez Elona Muska, firma zwalnia "ponad 10%" swoich pracowników na całym świecie.

"Nie ma nic, czego nienawidzę bardziej, ale trzeba to zrobić. Dzięki temu będziemy szczupli, innowacyjni i głodni kolejnego cyklu wzrostu", - napisał Elon Musk. 

Według najnowszych danych, producent samochodów zatrudnia ponad 140 000 osób na całym świecie, więc ponad 14 000 specjalistów zostanie zwolnionych. 

Zwolnienia nastąpiły wkrótce po tym, jak producent samochodów opublikował słabe wyniki dostaw. Niektórzy pracownicy Tesli stracili już dostęp do swoich e-maili i kont Teams. 

Zwolnienia są spowodowane faktem, że dostawy Tesli w pierwszym kwartale spadły o 20% w porównaniu z poprzednim kwartałem i o ponad 8% w porównaniu z tym samym okresem ubiegłego roku, co było pierwszym rocznym spadkiem sprzedaży firmy od 2020 roku.

W komunikacie prasowym Tesla zrzuciła winę za spadek dostaw na wzrost produkcji odświeżonego Modelu 3, podpalenie fabryki pod Berlinem oraz problemy z łańcuchem dostaw spowodowane konfliktem na Morzu Czerwonym.


Avatar
Gru 20, 2022

TIOBE ujawni swój język programowania roku 2022

C++ po raz pierwszy w historii indeksu TIOBE wyprzedził Javę, co oznacza, że Java znajduje się obecnie na pozycji 4.
0
Lis 4, 2024

W 2035 roku z tożsamości cyfrowej korzystać będzie 20 mln obywateli Polski

Każdy obywatel będzie miał możliwość online sprawdzenia statusu swojej sprawy, a kluczowe usługi będą dostępne na telefonie.
0
Lut 20, 2023

Exploring the World of Multimedia Information Retrieval Systems: A Comprehensive Guide

The article provides an introduction to Multimedia Information Retrieval (MIR) systems, which are designed to search and retrieve information from multimedia sources like images, audio, and video. It explains the different components of MIR systems, such as feature extraction, indexing, and retrieval, and discusses some of the challenges associated with MIR, including the subjective nature of multimedia data and the need for efficient algorithms to handle large datasets.
0

Ta strona używa plików cookie, aby zapewnić Ci lepsze wrażenia podczas przeglądania.

Dowiedz się więcej o tym, jak używamy plików cookie i jak zmienić preferencje dotyczące plików cookie w naszej Polityka plików cookie.

Zmień ustawienia
Zapisz Akceptuj wszystkie cookies