當一輛智能新能源汽車平穩完成自動泊車、精準識別路況并主動避讓行人時，背后是車載AI算法的強大支撐。在新能源汽車產業競速賽中，核心技術團隊成為決勝關鍵，而車載AI算法人才的稀缺性，讓獵頭公司成為連接車企與人才的重要橋梁。成都，作為西部新能源產業高地，玨佳獵頭公司正以深耕領域的專業能力，為本地新能源車企持續輸送“算法大腦”。

“新能源汽車的競爭已從‘電動化’轉向‘智能化’，車載AI算法直接決定智能駕駛、智能座艙的體驗上限。”某頭部新能源車企成都研發中心負責人坦言，今年公司為攻克城市NOA（導航輔助駕駛）技術，急需組建10人以上的核心算法團隊，但行業人才缺口讓招聘陷入困境。這種困境并非個例，數據顯示，2024年國內車載AI算法相關崗位需求同比增長127%，而從業人員僅增長38%，供需失衡尤為突出。

精準匹配的前提是深度理解。玨佳獵頭公司并非簡單“牽線搭橋”，而是組建了專屬車載AI算法的獵頭小組，團隊成員均具備3年以上汽車電子或人工智能行業背景。“我們會先和車企研發負責人深聊，不僅要明確崗位的技術要求，更要摸清項目方向、團隊文化甚至核心成員的工作風格。”玨佳獵頭顧問張女士介紹，在對接某新勢力車企的智能座艙算法團隊招聘時，他們發現車企需要既懂自然語言處理，又熟悉車載系統交互邏輯的復合型人才，這類人才在市場上不足千分之一。

為破解人才挖掘難題，玨佳獵頭構建了“三維人才地圖”。線上依托行業數據庫，標注出具備車載場景經驗的算法人才，重點關注有自動駕駛芯片廠商、智能駕駛方案公司從業經歷的群體；線下深入電子科技大學、西南交通大學等高校，與人工智能實驗室建立合作，提前鎖定有相關研究成果的博士人才；同時通過行業峰會、技術沙龍等場景，積累了大量活躍在一線的資深技術人才資源。

去年下半年，成都一家本土新能源車企計劃研發L4級自動駕駛技術，急需一位帶領過量產項目的算法總監。玨佳獵頭團隊接需求后，并未局限于成都本地，而是將搜索范圍擴大至北上廣深的資深從業者。通過人才地圖篩選，他們鎖定了一位在某科技公司任職的四川籍算法專家——對方既有多個自動駕駛項目落地經驗，又有返鄉發展的意愿。

但溝通初期并不順利，對方顧慮本土車企的技術投入和發展空間。玨佳獵頭團隊不僅詳細傳遞車企的研發規劃和資金保障情況，還安排車企CTO與候選人進行技術對話，甚至陪同候選人實地考察研發中心。最終，這位算法專家不僅順利入職，還帶動3名核心下屬一同加盟，快速搭建起車企的算法研發框架。如今該團隊已完成核心算法的原型開發，推動車企智能駕駛技術進入行業先進行列。

“獵頭的價值不僅是找到人，更是實現人才與企業的長期共贏。”玨佳獵頭公司負責人表示，他們會在人才入職后進行3個月的跟蹤服務，協助解決融入問題。據統計，近兩年來，玨佳獵頭為成都20余家新能源車企輸送了超過150名車載AI算法人才，人才留存率達82%，遠高于行業平均水平。

隨著成都新能源汽車產業生態圈不斷完善，像玨佳這樣的獵頭公司正成為產業發展的“人才引擎”。從算法工程師到核心技術帶頭人，從單個崗位補位到整支團隊搭建，獵頭公司的深耕細作，讓車載AI算法人才精準落地，為新能源車企的技術突破注入動力，也讓成都在智能汽車產業的競爭中更具底氣。