在苏州工业园区的智能网联汽车测试场内，一辆搭载最新感知系统的自动驾驶汽车平稳驶过模拟雨雾路段，其激光雷达与视觉摄像头的融合数据处理延迟较此前降低40%。这一技术突破的背后，离不开珏佳猎头公司近期完成的一次人才专项输送——为负责该系统研发的苏州某头部智能网联企业，精准匹配9名自动驾驶感知算法核心工程师。

随着L4级自动驾驶技术从实验室走向商业化落地，感知算法作为“汽车眼睛”的核心地位愈发凸显。苏州作为全国智能网联汽车产业集聚区，目前已集聚相关企业超300家，但据行业报告显示，当地自动驾驶感知算法人才缺口常年保持在2000人以上，算法优化、数据标注、传感器融合等细分领域的高端人才更是“一才难求”。“我们曾花3个月面试50多人，却难找到既懂深度学习又熟悉车载场景的工程师。”上述企业HR总监王女士坦言，人才短缺一度导致核心项目进度滞后。

针对这一痛点，珏佳猎头公司于今年初启动“自动驾驶人才专项升级计划”，组建由3名曾从事自动驾驶算法研发的技术顾问领衔的专项团队。“普通猎头看简历亮点，我们更懂技术瓶颈。”专项团队负责人陈经理介绍，他们先深入企业拆解需求，将9个岗位细化为“激光雷达点云分割算法”“多传感器时空同步”等具体技术方向，再通过行业数据库筛选、技术社区定向挖掘等方式精准触达候选人。

此次输送的9名工程师中，既有深耕车载视觉算法8年的张工，也有擅长恶劣天气感知模型优化的海归博士李工。张工此前在某新能源车企主导过量产车型的感知算法迭代，其研发的“动态障碍物预判模型”曾将误识别率降低62%。“珏佳的顾问能精准说出我们项目中‘远距离小目标检测’的技术难点，这让我对企业需求有了清晰认知。”张工表示，这种“技术对技术”的沟通模式，让他快速完成从面试到入职的衔接。

为确保人才适配度，珏佳还创新推出“双周试岗评估”机制。在候选人入职初期，猎头顾问与企业技术负责人每周沟通，及时协调岗位需求与人才能力的匹配问题。此次输送的工程师中，有2名因初期对企业数据标注规范不熟悉，珏佳立即联动企业开展定制化培训，帮助其在10天内达到项目要求。“这不是简单的‘一送了之’，而是全流程的人才服务。”王女士对这种服务模式高度认可，目前已有3名工程师成为项目核心成员。

人才的精准输送正在为苏州智能网联产业注入动能。据统计，这9名工程师入职后，相关企业的感知系统研发效率提升35%，其中基于多传感器融合的感知方案已通过第三方测试，即将应用于量产车型。珏佳猎头公司的数据显示，其专项计划启动以来，自动驾驶领域人才匹配成功率从42%提升至78%，平均交付周期缩短50%。

“感知算法的竞争本质是人才的竞争。”陈经理表示，下一步他们将联合苏州本地高校建立“人才储备池”，针对感知算法领域开设定向实训课程。随着越来越多精准匹配的人才落地，苏州智能网联汽车产业正加速突破技术瓶颈，在自动驾驶的“视觉革命”中抢占先机。