在蘇州工業園區的智能網聯汽車測試場內，一輛搭載最新感知系統的自動駕駛汽車平穩駛過模擬雨霧路段，其激光雷達與視覺攝像頭的融合數據處理延遲較此前降低40%。這一技術突破的背后，離不開玨佳獵頭公司近期完成的一次人才專項輸送——為負責該系統研發的蘇州某頭部智能網聯企業，精準匹配9名自動駕駛感知算法核心工程師。

隨著L4級自動駕駛技術從實驗室走向商業化落地，感知算法作為“汽車眼睛”的核心地位愈發凸顯。蘇州作為全國智能網聯汽車產業集聚區，目前已集聚相關企業超300家，但據行業報告顯示，當地自動駕駛感知算法人才缺口常年保持在2000人以上，算法優化、數據標注、傳感器融合等細分領域的高端人才更是“一才難求”。“我們曾花3個月面試50多人，卻難找到既懂深度學習又熟悉車載場景的工程師。”上述企業HR總監王女士坦言，人才短缺一度導致核心項目進度滯后。

針對這一痛點，玨佳獵頭公司于今年初啟動“自動駕駛人才專項升級計劃”，組建由3名曾從事自動駕駛算法研發的技術顧問領銜的專項團隊。“普通獵頭看簡歷亮點，我們更懂技術瓶頸。”專項團隊負責人陳經理介紹，他們先深入企業拆解需求，將9個崗位細化為“激光雷達點云分割算法”“多傳感器時空同步”等具體技術方向，再通過行業數據庫篩選、技術社區定向挖掘等方式精準觸達候選人。

此次輸送的9名工程師中，既有深耕車載視覺算法8年的張工，也有擅長惡劣天氣感知模型優化的海歸博士李工。張工此前在某新能源車企主導過量產車型的感知算法迭代，其研發的“動態障礙物預判模型”曾將誤識別率降低62%。“玨佳的顧問能精準說出我們項目中‘遠距離小目標檢測’的技術難點，這讓我對企業需求有了清晰認知。”張工表示，這種“技術對技術”的溝通模式，讓他快速完成從面試到入職的銜接。

為確保人才適配度，玨佳還創新推出“雙周試崗評估”機制。在候選人入職初期，獵頭顧問與企業技術負責人每周溝通，及時協調崗位需求與人才能力的匹配問題。此次輸送的工程師中，有2名因初期對企業數據標注規范不熟悉，玨佳立即聯動企業開展定制化培訓，幫助其在10天內達到項目要求。“這不是簡單的‘一送了之’，而是全流程的人才服務。”王女士對這種服務模式高度認可，目前已有3名工程師成為項目核心成員。

人才的精準輸送正在為蘇州智能網聯產業注入動能。據統計，這9名工程師入職后，相關企業的感知系統研發效率提升35%，其中基于多傳感器融合的感知方案已通過第三方測試，即將應用于量產車型。玨佳獵頭公司的數據顯示，其專項計劃啟動以來，自動駕駛領域人才匹配成功率從42%提升至78%，平均交付周期縮短50%。

“感知算法的競爭本質是人才的競爭。”陳經理表示，下一步他們將聯合蘇州本地高校建立“人才儲備池”，針對感知算法領域開設定向實訓課程。隨著越來越多精準匹配的人才落地，蘇州智能網聯汽車產業正加速突破技術瓶頸，在自動駕駛的“視覺革命”中搶占先機。