車企“花式挖人”：年薪百萬的演算法工程師為何比錢還難找？

自2020年開始，汽車行業便陷入了各種“缺”的怪圈。

目前，國內汽車行業正經歷著缺芯、缺電，甚至各類零部件缺乏的狀況。而除相關物料的缺乏外， 人才的短缺 已成為汽車行業發展的重災區。

這其中，被資本市場視為風口的自動駕駛更是已上演多場激烈的“ 人才爭奪戰 ”，招聘手段可謂“八仙過海，各顯神通”。

隨著造車新勢力、傳統車企對自動駕駛人才需求日益瘋漲，一名普通的演算法工程師年薪就已 突破百萬 。

各大車企打破原有秩序，重金狂挖，內卷嚴重。造車這件事上，人變得比錢還難找.....

而當錢也無法解決問題時，只能另闢新徑。許多傳統車企 頒佈嚴苛的競業協議

以此約束自家員工，卻也無法堵住人才流失的口子。

此現象的背後，我們深知，“ 花式挖人 ” 不是長久之計，只會惡性迴圈。欲整治此不良風氣，唯有“治本”。

人才供應不足

自動駕駛相關人才短缺的主要原因在於 人才供需無法平衡。

此前波士頓諮詢公司於2019年釋出了一份報告，未來幾年全球自動駕駛產業預計需3萬名“受過廣泛訓練”的計算機工程師，而這恰是同期符合條件畢業生人數的6倍。

造車新勢力崛起的數年時間，不僅沒能減弱自動駕駛的熱度，且相比國外，國內自動駕駛人才問題只增不減。

究其根因，自動駕駛的 技術環節複雜、產業鏈極長 ，工齡16年以上的人才是技術界頂樑柱，而此類精英少之又少，高經驗人才缺乏終成為車企逃不脫的難題。

高校難以培養“多面手”

自動駕駛領域關鍵崗位對工作者能力要求可謂“精益求精”，不僅需技術過硬，還需 溝通力與商務知識 傍身，而傳統高校課程難以滿足此類職場需求。

主要原因在於，我國 複合型汽車人才培養機制不足 ，專業的核心課程設定與人才知識結構需求偏離、工程實踐能力不足、知識更新迭代慢。

換句話說，儘管與自動駕駛關聯的學科很多，但這種跨學科的人才培養，短板也非常明顯。

“偏學術性的深入鑽研某一小塊領域”這種教育方式，學生難以實現本專業與汽車行業需求 完美結合 。

這也是企業打“人才戰”的根本緣由，因無法在高校找到優秀人才，只能出重金挖其他公司的“牆腳”。

如何分得自動駕駛一杯羹

當下，自動駕駛也掀起一股就業熱潮，面對高薪工作，人人都想入行，但僅靠半路習得的知識，難以真正進入主流賽道。

因此不妨轉換視野，將目光放在自動駕駛基礎設施供應上，如 資料標註行業 。

編輯 搜圖

圖為曼孚科技SEED平臺展示

資料作為自動駕駛的“石油”，既是原料，也是產物，它直接決定自動駕駛落地程度，是 推動自動駕駛邁進的重要力量。

在未來，資料標註市場需求仍會持續遞增， 人才儲備 也將與日俱增，對小白來說，將會是不錯的入行首選。