當L4級無人駕駛公交車平穩駛過秦淮區紫丹路，當無人配送車在溧水開發區完成10種復雜路況測試，南京智能網聯汽車產業正從政策規劃加速邁向實景落地。2025年以來，隨著《南京市“車路云一體化”建設三年規劃》的實施，3777個路口的聯網改造計劃與46個示范場景的建設需求，讓自動駕駛測試工程師成為產業缺口最突出的崗位。玨佳獵頭公司汽車人才事業部總監王莉，結合近期完成的23個獵頭訂單，拆解了該崗位的核心尋訪邏輯。

“南京的測試場景特殊性，決定了人才需求的精準度。”王莉開門見山，南京的測試路線既包含秦淮老城區的狹窄街巷，又有仙林大學城的密集人流，還有高速銜接段的復雜工況，這與單一場景測試需求完全不同。她近期為開沃集團尋訪的測試工程師張工，正是憑借“多場景適配經驗”脫穎而出——其曾主導過雨天霧天等惡劣天氣下的傳感器抗干擾測試，這恰好匹配南京梅雨季的測試需求，入職后僅兩周就優化了無人駕駛公交的雷達標定參數。

核心技術能力的“雙軌要求”成為尋訪第一標尺。王莉解釋，當前企業既需要“懂工具”的硬實力，又需要“懂場景”的軟經驗。在為易咖智車尋訪時，他們淘汰了多名僅掌握單一仿真工具的候選人，最終錄用的李工不僅精通Prescan與Carsim雙仿真平臺，更有在封閉測試場設計“鬼探頭”“非機動車違章切入”等風險工況的經驗，這與北京最新發布的測試標準中“緊急工況驗證”要求不謀而合。據統計，玨佳近期成功匹配的人才中，82%具備仿真測試與實車測試的復合能力。

合規意識與安全思維被提升至前所未有的高度。南京明確要求測試數據需符合安全管理規范，且與公安部門C-V2X體系互認。王莉分享了一個典型案例：某車企曾因測試數據未達標暫停試點，玨佳為其尋訪的趙工不僅熟悉《智能網聯汽車道路測試與示范應用管理規范》，更主導過測試數據加密上報流程設計，其制定的安全預案直接通過南京車管所審核。“現在我們篩選簡歷時，會重點關注候選人是否有測試安全事故處理或預案制定經驗，這是硬性門檻。”

跨部門協同能力成為隱形競爭力。自動駕駛測試并非孤立環節，需聯動研發、數據標注與整車團隊。王莉提到，為某初創企業成功尋訪的陳工，關鍵優勢在于建立過“測試問題-數據回傳-模型優化”的閉環機制。在南京某智慧物流測試項目中，他將每日路測數據轉化為12類標準化報告，直接對接研發端迭代，使模型優化效率提升40%。“能讓測試數據真正產生價值的人才，在南京市場上溢價空間可達30%。”

面對南京本地高校人才“理論強、實操弱”的現狀，玨佳正探索“校企聯動”模式。他們聯合東南大學設立實訓計劃，將開沃集團的實車測試項目引入校園，近期已有3名應屆生通過該計劃入職。王莉建議求職者，可重點參與南京智能網聯測試示范區的公開體驗項目，積累本土場景經驗，“在簡歷中體現‘參與過秦淮區無人駕駛公交測試數據整理’，會比泛泛的技能描述更有競爭力。”

隨著南京年底首條無人公交線路的開通，測試工程師的需求將進一步放量。王莉預判，未來半年內，熟悉車路云一體化技術、具備多場景測試經驗且懂合規的人才，將持續處于“供不應求”狀態。而這場人才爭奪戰的背后，正是南京從“測試試點城市”向“產業標桿城市”跨越的生動注腳。