スマートドライビングに才能が注ぎ込む：合理性と狂気が共存

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式サイトにアクセスして許可を申請してください。

「検索、広告、プロモーションの分野で3年間の経験を積んだ後、意思決定、計画、管理に転向するチャンスはあるでしょうか？インターネットは活気がなさすぎます。」

「自動運転車、スマートカー、コネクテッドカーの方向で自動車工学を発展させたい。大学時代に自分で学べる科目や知識は何か？」

「正直に聞きますが、自動運転とインターネット大手のプログラマーでは、新卒者の初任給は似ていますが、長期的にはどちらの方がキャリア開発が優れているのでしょうか？」

......

「スマート運転界の初心者にアドバイスを求める」などの同様のトピックは、過去1年間にMaimai、Zhihu、CDSN、さらにはHupuやBilibiliなどの主要なオンラインプラットフォームに「侵入」しました。

教育の二重削減により、オンライン教育とトレーニングに緊急ブレーキがかかり、インターネット業界では全面的な独占禁止が実施され、コミュニティのグループ購入は熱から冷めに転じ、ゲームライセンスの承認は停止されました... 2021年、政策配当と業界配当の両方が消えた状況に直面し、インターネット業界では新興企業から巨大企業まで、現在まで激化しているレイオフの波が再び押し寄せています。

対照的に、スマートカーのトラックはまったく異なる画像を示しています。

近年、自動車業界は変革の重要な時期を迎えています。インテリジェンス、ネットワーク化、電動化が戦略レベルにまで高まり、スマート運転企業が出現し、業界はソフトウェアアルゴリズムの人材を非常に渇望しています。OEM、Tier 1、スマート運転企業は、徐々に大企業のプログラマーの行き先になっています。電子工学やコンピュータサイエンスの学部を卒業したばかりの学生は、もはや大手インターネット企業を就職の第一希望と見なし始めています。車両工学、自動化などの専攻をバックグラウンドとする従来の自動車専門家も、スマート運転の分野に移行する方法を考えています。

増大する不安と欲求により、あらゆる階層の人々がスマートカーや自動運転業界に群がっています。

変革：高給取りもいれば、「ノーロール」取りもある

コミュニケーションを専攻する大学院2年生のロックさんは、夏休み中に自動運転アルゴリズムのインターンシップを探しているが、意思決定、スラム、計画、制御のどれにするかまだ迷っている。「知覚に進むつもりはありません。グループの皆さんはどうやって方向性を決めるのですか？ いろいろ見て回って混乱しています。」

最近、彼女は百度アポロのライブ放送トレーニングキャンプコースに申し込み、多くの自動運転学習交流グループに参加し、複数のスマート運転会社のさまざまなポジションに履歴書を提出しましたが、まだ方向性がないと感じていたので、自動運転学習交流グループでこれを尋ねずにはいられませんでした。

グループには、Lock&Lockさんのように電子工学科やコンピュータサイエンス科出身ではない人もたくさんいます。新車メーカーのプロダクトマネージャーや、伝統的な自動車メーカーで自動運転センサーフュージョンに携わっている人、また、どの会社のスマートドライビング事業の将来性がよいのかを知りたい3年生もいます。彼らは皆、アドバイスをして彼女を助けています。

職場のソーシャルプラットフォーム「マイマイ」では、「ネット人材が自動車会社に転職するには？」「ネット業界が人員削減に直面しているのに、自動車会社に転職できるのか？」といった話題が早くから上がり、回答や議論が絶えず更新されている。このサークルの人事やヘッドハンターも積極的に活動しており、「自動車の知識がなくても自動運転には転職できる」と潜在的な候補者に和平の手を差し伸べている。

現在の OEM、Tier 1、またはスマート ドライビング企業のアルゴリズム エンジニアの履歴書に目を通すと、彼らの多くが後発であること、また、一部のポジションは、スマート ドライビング関連の知識やプロジェクトに深く関わったことのない、機械工学または車両工学の新卒者によって直接埋められていることがわかります。陳軍はその典型的な例です。

陳軍は学部と博士課程の両方で物理学の学位を取得しましたが、これは彼の野望ではありませんでした。コンピュータービジョンとディープラーニングに強い関心を持つChen Jun氏は、2年間Pythonを学習した後、自動運転の分野に転向しました。現在は、新車メーカーのアルゴリズム研究開発ディレクターおよび自動運転地域プラットフォームの責任者を務めています。

PlusAIの共同創設者兼CTOである鄭昊氏も「変革」を経験した。スマートドライビング業界に参入する前、彼はソーシャルプラットフォームのビッグデータ分析会社を設立し、その後、Yahoo北京グローバルR＆Dセンターの副社長を務め、応用科学研究とパーソナライズされたプラットフォームの開発を担当しました。

非専門職の人材がインテリジェント運転の分野に移行する要因の 1 つは、高い給与です。

ヘッドハンティング会社Kemai Human Resourcesは、スマートドライビング従事者はOEM内でほぼ最も高給を得ており、同レベルの他の分野の従事者をはるかに上回っていることを発見しました。

さらに、従来のインターネット人材に加え、スマートカー分野に参入する人材の源泉は多様化しています。

人材派遣会社イーホーヒューマンリソースグループが発表した「2021年中国自動運転技術人材流動発展状況報告」によると、今後、電気電子製造業、情報技術・サービス業、科学研究機関、コンピュータソフトウェア・インターネット企業などの関連人材が、国境を越えた自動車製造の予備軍となる可能性が高いという。

[画像出典：「2021年中国自動運転技術人材モビリティ開発状況報告書」所有者：Yihe Human Resources Group]

同グループの人材データベースの統計データ分析によると、自動運転分野への進出を選択した最近の卒業生の大半は、機械工学、車両工学、通信工学などの専攻出身者でもある。

情報技術やサービス、コンピュータソフトウェア、インターネットの分野の従業員が自動運転の分野への参入を選択する理由の1つは、同様の給与水準の条件下で、この分野の労働時間がより合理的で健康的であるためです。

スマートドライビングに注ぎ込まれる人材はあらゆる分野から集まっていますが、研究の方向性という観点から見ると、これらの業界横断的な人材は、アルゴリズム、シミュレーション、テストという 3 種類のポジションに就くことが多いのです。

その中で、アルゴリズムのカテゴリーはさらに意思決定アルゴリズム、SLAMアルゴリズム、計画アルゴリズム、制御アルゴリズム、知覚アルゴリズムに分けられ、テストの方向はさらにソフトウェアテストと実車テストに分けられます。

制御アルゴリズムは車両に直接関係しており、アルゴリズムの習得も比較的簡単なため、車両工学や機械工学のバックグラウンドを持つ自動車業界関係者の多くは、インテリジェント運転の分野に移行する際、電子制御システムエンジニア、電子制御アルゴリズムエンジニア、車両エンジニアなどの職種を目指すことになります。

画像出典: Qingyan Autolink

インターネット人材に適したポジションは、製品企画、自動車のインターネット、スマートコックピット、L3/L4自動運転などの分野に集中しています。ある自動車会社の従業員は、特定のコーディングスキルと製品思考を持っているため、もともとインターネット企業でプロダクトマネージャー、ユーザーエクスペリエンス、インタラクティブデザイン、人工知能、地図などの業務に携わっていた人は、インテリジェントドライビングの分野に進み、車両システム、インタラクティブデザイン、自動運転アルゴリズムの開発に携わることができると述べました。

小鵬汽車の3Dビジョン部門責任者である王宇成氏は、マイマイで、インターネット企業における「データマイニング」「アルゴリズム研究開発」「エンジニアリング開発」「基本プラットフォーム構築」などの職種に就く候補者が新エネルギー業界で大きな需要があると語った。

人材ギャップのピークは過ぎたのか？

業界に最も不足しているのは、アルゴリズムの研究開発エンジニアです。

彭俊さんは自動車業界でヘッドハンターとして13年間働いてきた。彼女を通じて、自動車業界チェーン企業の幹部の多くが転職に成功している。しかし、アルゴリズムと自動車の両方を理解している上級専門家をどうやって見つけるかに現在苦戦している。 「考えただけで頭が痛くなります」

業界が最も深刻な人材不足に直面していたとき、企業がようやく適切なアルゴリズム エンジニアを見つけたときに、その候補者には 7 ～ 8 件のオファーがあり、それぞれが前のものよりも高い給与を提示していたことが発覚するという典型的なシナリオがありました。

「実は、この候補者はあらゆる面で特に優れているわけではないかもしれませんが、頻繁な転職により給与が増加しました。」

アルゴリズム関連の職種の求人市場は恐ろしく競争が激しくなっていると、ペン・チュン氏は考えている。「もしあなたが高い金額を提示するなら、私はあなたよりも高い金額を提示します。応募者も競争が激しくなっています。彼らは今年30万、来年60万、再来年90万、あるいは120万を希望しています。」

企業も無力だ。ある人事部長はかつて彭俊に、アルゴリズムと自動車の両方を理解できる人材が少なすぎると不満を漏らした。「将軍を見つけるのが難しいのではなく、一人の人間を見つけるのが難しいのだ」。企業は人材を引き付けるために、価格を上げ続けるしかない。

高額な給与に加え、数年前は自動運転業界全体がまだデモ段階だったため、企業はアルゴリズムの人材を採用する際の要件についてはるかに緩やかでした。候補者が自動運転関連のスキルをある程度習得していれば、良い仕事を見つけるのは簡単だったでしょう。

インテリジェント運転の分野に参入したいという人が増えており、近年ではDeep Blue Academy、July Online、Automotive Schoolなど、対応するオンラインコースを提供する機関も登場しています。もちろん、多くの大学も、車両工学のバックグラウンドを持つ自動車専門家向けに自動運転関連のトレーニングキャンプを構築し始めており、学生を5日間で自動運転の最小限のサブセットを完了させ、研究開発プロセス全体を学習させ、無人車両を構築できると主張しています。

しかし、数年前の急成長期と比較すると、現在の自動運転業界は人材不足のピークを過ぎていると彭俊氏は考えている。

ここ数年、自動車会社とティア1はスマート運転部門を増やしたり、スマートコネクテッド関連の子会社や先進的な研究機関を設立したりしています。多くの伝統的な自動車関係者が社内の変革と異動を終え、スマート運転会社もさまざまなルートを通じて低レベルの研究開発人員を補充しています。

「実際、業界の人材需要は飽和状態からは程遠い。ただ、今は人材の供給源が以前よりはるかに多く、人材プールも大きくなり、自動車とアルゴリズムの両方を理解している専門家の集団が市場で育成されているため、企業は以前ほど熱狂的に入札していないだけだ。」

これらの要因も、ある程度は参入障壁の上昇に寄与している。

例えば、ホエールクラウドインテリジェンスの共同創業者であるイ・サングン氏は、オンラインサロンで、最近業界の実装要件が増加し、疫病の影響で多くの企業が閉鎖されたため、ポジションが減った一方で、残った企業は求職者に高い要件を課していると述べた。「私たちは、実用的な問題に直面し、コーディングし、問題を解決し、実装できる優れた人材を選別したいと考えています。しかし、ソーシャルリクルートメントの履歴書プールには、通常、そのような人材はほとんどいません。」

小鵬汽車のアルゴリズム研究開発ディレクターである劉蘭歌川氏も、多くの応募者のプロジェクト経験は幅広くても深くなく、履歴書は非常に印象的だが細部にはあまり注意を払っていないことを明らかにした。

「Xiaopengでは、大規模で包括的なプロジェクト経験よりも、確固たる基盤と高い潜在能力を持つ候補者を優先します。面接プロセスでは、当社の自動運転チームは、アルゴリズムに関する難しすぎる質問はせず、基本的かつ概念的な質問に重点を置きます。短期間で成功することが目指すべき道ではありません。」

インテリジェント運転業界における上級人材の供給は依然として深刻な不足状態にあり、企業は互いに人材を引き抜こうとする努力を緩めていない。

知星浙のポジショニングチームの責任者である高翔氏は、「一部の専門研究室の卒業生は就職の心配をする必要はありません。基本的に、卒業後すぐに引き抜かれるので、就職のプレッシャーはありません」と語った。

少し前、彭俊さんは推薦された候補者のレベルが要件を満たしていないとして、ある会社の人事部から批判を受けた。

「人事部は『会社は彼を訓練するために何百万ドルも費やすつもりだと思いますか？ 我々に必要なのは、この職種で1日も働いたことがないのに昇進した人ではなく、すぐに使える成熟した人材です』と言いました。」

彭俊氏はまた、中国の自動運転業界では技術の購入よりも人材の引き抜きが非常に一般的だと明かした。彼女は注文に圧倒されている。「適切な人材を引き抜くために、専門家の犬を雇うことさえある」

「経験は足かせになった」

たとえ転職が成功し、関連ポジションのオファーを受けたとしても、異業種出身の人材や引き抜かれた専門家は適応期間を経る必要がありますが、誰もがスムーズに新しい仕事に適応できるわけではありません。

自動運転業界のヘッドハンターは、自動車のインターネット企業から従来の自動車企業に移った候補者が現地の環境に適応できないという現象をMaimaiで共有しました。自動車企業の中には、採用職種にインターネットのバックグラウンドが必要であると明記しているところもありますが、インターネットの才能のある人材が入社すると、多くの文化的不適応を経験し、最終的には退職を選択する可能性があります。

同じことが、インターネットを背景とする自動車ソフトウェア企業や新興自動車企業でも起きている。「特に、革新的なテクノロジー企業を自称する企業では、インターネット企業での経験を持つ人材のみを採用し、自動車企業での経験を持つ製品技術の専門家を軽蔑している。」

近年、インターネットの発展により、ますます多くの新車やスマート運転機能が急速に発売され、反復されています。多くの伝統的な自動車関係者はこれに恐怖を感じていますが、一方でインターネット関係者は、伝統的な自動車会社は保守的で、革新の仕方を知らず、製品形態を早急に変更する必要があると考えており、両者の間で議論が絶えません。

彭春氏の見解では、インターネット企業と従来の自動車企業の社員は、全く異なる企業文化と業務モデルを代表している。

インターネット企業は、製品を小さなステップで素早く反復することに慣れており、失敗やミスに対して一定の許容度があり、柔軟な作業システムを採用していることが多い。伝統的な自動車企業の製品思考は、ミスをできるだけ避けることである。同時に、多くの部品が関係し、すべての関係者の協力が必要であるため、彼らは均一な労働時間を形成しており、ほとんどが9時から5時までである。

全く異なる思考習慣や仕事のパターンを持つ人々が衝突すると、企業の組織文化に問題が生じるのは避けられません。

例えば、彭俊氏は、伝統的な自動車会社と大手インターネット会社との緊密な協力により、大手企業の関係者が自動車会社の本社に異動した後、従業員へのプレッシャーが急激に高まったと明かした。「仕事は非常に厳しく、人事部は夜11時まで面接を続けていました。」

対照的に、自動車メーカーの部門では依然として比較的リラックスした職場環境が維持されている。 「両者（従来の自動車会社とインターネット会社）は互いに寛容であり、適切な共存モデルを見つけようとしていますが、これには上層部からのバランスと調整が必要です。」

異なる分野の人材を統合する際には、互いの仕事のペースに合わせる必要があるだけでなく、互いの製品開発の考え方も考慮する必要があります。

Si Chen 氏は、伝統的な Tier 1 自動車会社の MCU 開発職から、シニア スマート コックピット エンジニアとしてインターネット企業に転職しました。

彼は、従来の自動車業界からインテリジェント運転の分野に転向したときに経験した影響について説明する投稿を書きました。

新会社に入社する前は、自動車業界に参入するインターネット企業は自動車ソフトウェアの開発プロセスと能力を確立しようとするだろうと考えていました。入社後、自分が間違っていたことに気づきました。これまでの Tier 1 での伝統的な職務経験はまったく役に立たなかったのです。これらの経験が足かせとなり、インターネット企業の開発プロセスやペースに適応することが難しくなりました。今日まで、私はこのリズムに適応できていません。

Si Chen 氏は、従来の自動車業界の Tier 1 企業と比較して、インターネット企業はソフトウェアとツールの開発能力が優れており、オープンソース技術の使用に対してよりオープンな姿勢を持っていると考えています。

「従来のTier 1車両で使用されているツールは、主にVectorやEBなどの専門会社によって提供されています。私が勤務するインターネット企業には専用のツール開発チームがあり、ソフトウェアテストに使用するアプリケーションソフトウェアのほとんどはこのチームによって開発されています。この機能は本当に素晴らしいです。」

カリン氏は、10年以上にわたりインターネット企業のバックエンド研究開発に携わってきたシニアプログラマーです。5年前に自動運転車両インフラ研究開発の分野に転向しました。

彼の意見では、インターネット業界の開発、テスト、運用環境は現在非常に成熟しているため、インターネット企業の開発者は通常、ハードウェア層に深く入ることなく、オペレーティングシステムのインターフェース層にのみ焦点を当てる必要があります。

しかし、自動運転システムを開発する場合、ソフトウェアシステムは車両プラットフォーム、車両側のハードウェア、センサーと密接に結合しており、業界は急速な進化と高速成長の段階にあり、車種やセンサーモデルが多様で、技術標準やインターフェースも変化しているため、開発者はソフトウェアからハードウェア、システムに至るまでのあらゆるレベルとあらゆるリンクを理解する必要があります。

「開発者にとって、ハードウェアの構成とソフトウェアの展開およびデバッグの全プロセスに個人的に参加する機会を持つことは、全体的な理解を深め、暗闇の中で盲目的に手探りすることを避けるために最適です。」

したがって、インテリジェント運転技術が製品の実装と車両の機能性へと進むにつれて、自動車業界の企業は業界や分野の垣根を越えたバックグラウンドを持つ複合的な才能を求めるようになっています。

Kemai Human Resourcesは、伝統的な方向性と新興技術を融合でき、異なる技術的背景を持つ人材が市場で非常に求められていると述べました。同時に、自動車業界が徐々にインターネットベースになるにつれて、業界の「退化」現象はますます深刻になり、「大小の週」が徐々に標準になります。

しかし、彭俊氏は、長期的には高レベルの自動運転分野での人材の需要は増加するものの、今後5年間で自動運転技術は閉鎖された道路や商用車でしか実行できず、多くのスマート運転企業が倒産するため、業界で必要な人材はますます少なくなるだろうと考えている。

「数年前に比べると、現在スマートドライビング分野に転向する人々が得られる機会やメリットは、それほど有利ではありません。機会を探すときは、考え方を変える必要があります。」