車企“花式挖人”:年薪百萬的演算法工程師為何比錢還難找?

曼孚科技 發表於 2022-06-02
演算法

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

車企“花式挖人”:年薪百萬的演算法工程師為何比錢還難找? 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。




來自 “ ITPUB部落格 ” ,連結:http://blog.itpub.net/69956378/viewspace-2898595/,如需轉載,請註明出處,否則將追究法律責任。