本文转载自雷锋网。如需转载，请到雷锋网官网申请授权。“三年的搜索、推广、推广经验，有没有转行做决策、策划管控的机会？互联网太死气沉沉了。”“车辆工程想往无人驾驶、智能汽车、车联网方向发展，大学期间应该自学哪些课程和知识？”《求问，自动驾驶VS各大互联网公司程序员，新一年起薪相差无几，长远来看，哪个更有职业发展？》...类似话题《智能驾驶圈介绍》求教”在过去一年里已经全面“入侵”了脉脉、知乎、CDSN，甚至虎扑、哔哩哔哩等各大网络平台。教育双降导致在线教育培训骤停、互联网行业全面反垄断、社区团购由热转冷、游戏版号暂停审批……2021年，面对政策红利和行业红利双双消失的局面，从初创企业到巨头公司，互联网行业又掀起了裁员潮，且至今愈演愈烈。相比之下，智能车赛道则有着截然不同的景象。近年来，汽车行业迎来了转型的关键时期。智能化、网络化、电气化已经上升到战略高度。智能驾驶公司应运而生。行业对软件算法人才极为渴求。整车厂、Tier1、智能驾驶企业逐渐成为各大厂商程序员的聚集地，电子或计算机系的应届毕业生不再将各大互联网公司作为就业首选，而以汽车工程和自动化专业为主的传统汽车制造商则是也在思考如何向智能驾驶领域转型。被放大的焦虑和渴望，正驱使各行各业的人涌入智能汽车和自动驾驶行业。转型：有的是为了高薪，有的是为了“不合格”的通信专业二年级研究生乐寇。暑假期间，她想找一份自动驾驶算法岗位的实习，但她还在犹豫是去决策、Slam、规划还是控制方向转弯，“我不打算去感知，在群体中如何确定方向？我环顾四周看起来很傻。最近一段时间，她报名参加了百度Apollo的直播训练营课程，加了很多自动驾驶学习交流群，还在几家智能驾驶公司的不同岗位投了简历，但还是觉得自己没有方向，所以她不能忍。我住在一个自动驾驶学习交流群里问。群里有不少人和Lock&Button一样，不是电子系或电脑系的。有的是新车厂的产品经理，有的在传统车厂做自动驾驶传感器融合，有的想知道哪家公司的智能驾驶业务比较有前途的大三同学帮她出谋划策。而在职场社交平台脉脉上，则出现了“互联网人如何转型车企”“互联网遭遇裁员我能去车企吗？”等话题。内部HR和猎头也活跃于此，纷纷向潜在候选人抛出橄榄枝，称“不需要汽车相关知识也可以转型自动驾驶”。翻看现在主机厂、Tier1、智能驾驶公司算法工程师的简历，你会发现，很多都是半路出家，甚至有的岗位直接被机械和车辆工程应届毕业生录用，之前没有和他们有过深入的接触。智能驾驶相关知识和项目。陈军就是一个典型。陈军的本科和博士都是物理方向，但这不是他的志向。出于对计算机视觉和深度学习的浓厚兴趣，陈军花了两年时间学习了Python，然后转向了自动驾驶领域。现任造车新势力算法研发总监、自动驾驶区域平台负责人。智家科技联合创始人兼CTO郑昊也经历了一次“转型”。在进入智能驾驶行业之前，他创办了一家社交平台大数据分析公司，后担任雅虎北京全球研发中心副总裁，负责应用科学研究和个性化平台的开发。吸引非科班人才扎根智能驾驶领域的因素之一就是高薪。猎头公司科迈人力资源发现，智能驾驶从业者几乎是主机厂薪酬最高的群体，远超同级别其他领域的从业者。而且，除了常规的互联网人才，进入智能汽车领域的人才来源也在向多元化发展。根据猎头公司颐和人力资源集团发布的《2021中国自动驾驶技术人才流动发展现状报告》，未来电子电气制造、信息技术与服务、科研院所、计算机软件和互联网公司等相关人才很可能成为人才储备的后备力量。跨境汽车制造。【图片来源：《2021中国自动驾驶技术人才流动发展现状报告》业主：颐和人力资源集团】根据集团人才库统计分析，选择进入自动驾驶领域的应届毕业生，大部分也是机械工程、车辆工程、通信工程。信息技术与服务、计算机软件、互联网从业人员选择进入自动驾驶领域的原因之一是，在同等薪酬水平的情况下，自动驾驶领域的工作时间更加合理健康。虽然涌入智能驾驶的人才来自各行各业，但从研究方向来看，这些跨行业人才往往指向算法、仿真和测试三类岗位。其中算法类又细分为决策算法、SLAM算法、规划算法、控制算法和感知算法，测试方向又细分为软件测试和实车测试。由于控制算法直接面向整车，算法的学习相对简单，所以很多有车辆工程和机械工程背景的汽车人在过渡到智能驾驶领域。邮政。图片来源：青岩车联。适合互联网工作者的岗位集中在产品规划、车联网、智能座舱、L3/L4级别自动驾驶等领域。某车企员工表示，由于有一定的编码能力，他们也有产品思维，原来在互联网公司做过产品经理、用户体验、交互设计、人工智能或地图，可以去智能化领域驾驶做车机系统，交互设计，自动驾驶算法开发。小鹏汽车3D视觉负责人王玉成在脉脉上表示，互联网公司“数据挖掘”、“算法研发”、“工程开发”、“基础平台建设”等岗位的人选非常好。受到新能源行业的青睐。人才缺口巅峰期过去了吗？行业最缺的是算法研发工程师。彭纯在汽车行业做了13年的猎头。许多汽车产业链的高管都通过她成功转型跳槽。然而，她目前正在苦恼如何找到既懂算法又懂车的资深专家。,“一提起就头疼。”之前行业缺人最疯狂的时候，一个典型的场景是，当公司好不容易找到合适的算法工程师时，却发现应聘者手里有七八份offer，而且薪水比他还高。另一个。“其实这个应聘者可能各方面都不是特别好，因为频繁的跳槽抬高了薪水。”彭纯认为，算法仓已经变得浮躁得可怕。我会比你高。考生也开始浮躁，今年要30万，明年要60万，后年要90万甚至120万。企业也是身不由己。一位人力资源总监曾对彭纯说，既懂算法又懂车的人太少了。“将军不难求，人难求”。停止涨价。除了高薪之外，由于几年前自动驾驶行业整体还处于demo阶段，企业在法务岗位招聘人才时，要求会放宽很多。应聘者只要掌握一些与自动驾驶相关的技能，就可以轻松找到一份好工作。工作。越来越多的人都在为智能驾驶领域摩拳擦掌，提供相应在线课程的机构也在近年涌现，比如深蓝学院、七月在线、汽校等。当然也有不少高校已经开始为具有车辆工程背景的汽车人打造自动驾驶相关的训练营，称可以在5天内带领学生完成自动驾驶最小的子集，学习整个研发流程，打造无人车。不过，相比几年前的残酷成长期，彭纯认为，当前的自动驾驶行业已经过了人才缺口的高峰期。过去几年，无论是车企还是tier1，都在增设智能驾驶部门或成立智能网联相关子公司和前瞻研究院。一大批传统汽车制造商已经完成了内部转型和转移。智能驾驶企业也通过各种途径补足基层研发人员。“事实上，行业对人才的需求远未饱和，但现在人才来源多了很多，池子变大了，市场培养了一批既懂车又懂算法的专业人才，所以企业“没有以前那么好了。2019年的竞标真是太疯狂了。”这些因素也在一定程度上促成了准入门槛的提高，例如云鲸智能联合创始人李祥根曾在网络沙龙中表示，由于近期行业落地要求提高以及一些受疫情影响的企业倒闭，岗位数量减少的同时，留下的企业对求职者的要求更高。高，“我希望我们能够筛选出能够面对实际问题的优秀人才，代码，解决问题，落地。这些人才在社招简历库中通常很少见。”小鹏汽车算法研发总监刘朗阁川也透露，很多应聘者往往项目经验广而不深，简历非常抢眼但他们不太了解细节。“相比于大而全的项目经验，小鹏更喜欢基础扎实、潜力大的候选人。我们自动驾驶团队的面试过程中，不会考太难的算法题，更注重基础和概念。问题。急功近利，不值得。”智能驾驶行业高级人才供给依然严重紧缺，企业相互挖角的步伐并未放缓。智行者定位组组长高翔说，“一些专业实验室的毕业生，不愁找不到工作，毕业后基本都是被挖走，没有就业压力。”前不久，因为推荐人选的水平达不到要求，彭淳被一家公司的HR给坑了。“HR说，‘你觉得公司愿意花几百万去培养他吗？我们需要一个成熟的，可以用的，而不是在这个岗位上一天没干就让他们升职的。’””彭纯还透露，比起买技术，中国自动驾驶行业挖人的现象非常普遍，她接不了单。“有时候为了挖到合适的人，我们连专家的狗也要照顾。”“经验成了枷锁。”即使顺利过渡并获得相关工作机会，跨行业人才和挖角专家也需要经历一段调整期，但并不是每个人都能顺利适应新工作。一位自动驾驶圈的猎头在脉脉上分享了求职者从车联网跳槽到传统车企后的不满：有的车企会在招聘岗位上注明需要互联网背景，但当互联网人才加入工作，他们不会满意。可能会有很多文化上的不适应，最终选择离开。同样的故事在一些互联网背景的汽车软件和新兴车企上演，“尤其是标榜自己是科技型企业的创新型企业，只招互联网公司背景的人才，而辞退车企背景的产品技术专家。“近年来，越来越多的新车和智能驾驶功能正在按照互联网的节奏快速推出和迭代。不少传统车企对此感到恐惧，而互联网人士则认为传统车企保守，不懂创新，产品形态急需变革，双方争论不休。在彭淳看来，互联网公司的人和传统车企的人，代表着两种完全不同的企业文化和工作模式。互联网公司习惯于小步迭代产品，对失败和错误有一定的容忍度。他们中的大多数采用弹性工作制。传统车企的产品思维是尽量不犯错误。协作形成统一的工作时间，大多是朝九晚五。当两种思维习惯和工作模式完全不同的人发生碰撞时，企业的组织文化难免会出现问题。例如，彭纯透露，由于某传统车企与互联网大厂的深度合作，大厂相关人员入驻车企总部后，员工压力陡增。”。相比之下，车企的分工还保留着相对宽松的工作氛围。“两者（传统车企和互联网企业）都在互相包容，试图寻找合适的共存模式，但这需要高层平衡与协调。”除了需要适应彼此的工作节奏外，不同领域人才的融合还需要考虑彼此的产品开发思维。思辰从传统车企Tier1的MCU开发岗位走出来，到一家互联网公司担任智能座舱高级工程师，他在帖子中讲述了从传统汽车行业转战智能驾驶领域的影响：在加入新公司之前，我认为互联网公司进入汽车行业会尝试建立汽车软件的开发流程和能力，进入公司后才发现自己犯了一个大错。以前传统Tire1的工作经验完全没有用。这些经历反而成了枷锁，让我很难适应互联网公司的发展流程和节奏。到目前为止，我还没有适应这种节奏。司辰认为，与传统汽车Tier1相比，互联网企业的软件能力和工具开发能力更强，对开源技术的使用态度也更开放。“传统汽车Tire1所用的工具，大部分都是由专业公司提供的，比如Vector、EB，而我所在的互联网公司有专门的工具开发团队，我用于软件测试的应用软件大部分都是自己开发的。”靠这个团队。这个能力真的非常好”。Karin仙人是资深程序员，在互联网公司从事后端研发十余年。五年前，他转向自动驾驶汽车基础设施的研发领域。在他看来，由于互联网行业的开发、测试、运行环境已经非常成熟，互联网公司的开发者通常只需要关注操作系统的接口层，而无需深入到硬件层。然而，在开发自动驾驶系统时，由于软件系统与整车平台、车端硬件和传感器的紧密耦合，且行业处于快速演进和高速增长阶段，车辆车型众多和传感器，技术标准和接口是多变的。开发人员需要了解从软件到硬件再到系统的各个层次和环节。“开发者最好有机会亲自参与硬件配置和软件部署调试的全过程，加深整体认识，避免盲人思维。”因此，随着智能驾驶技术走向产品落地和功能落地，跨行业、跨界复合型人才正受到汽车行业企业的追捧。科迈人力资源表示，不同技术背景的人才在市场上备受追捧，因为他们可以将传统方向与新兴技术相结合。同时，随着汽车行业逐渐互联网化，行业“内卷化”现象将越来越严重，“尺码周”逐渐成为标配。不过，彭纯认为，虽然从长远来看，高级自动驾驶领域对人才的需求会增加，但未来五年，由于大部分自动驾驶技术只能在封闭道路或商用车上实施，同时会有一批人才涌现。当智能驾驶企业倒下，行业需要的人才会越来越少。“与几年前相比，现在跨行业转型到智能驾驶领域的人，机会或收益会变少，在寻找机会的时候，需要调整好自己的心态。”
