LLIEPIN2022汽車行業人才數據報告分享 獵聘大數據研究院2022.12PART.01PART.02PART.03汽車人才大數據汽車人才招聘策略?百年汽車產業一直在滿足消費者多樣化需求和規模效應最大化之間平衡，實現生產效率提升百年汽車行業格局，整體呈現從出行工具到“第三生活空間”的大趨勢。1894年世界上第一臺量產汽車奔馳Velocipede上市，標志汽車產業的誕生?！败嚭图摇?、“四個輪子，一個家”、“第三生活空間”，特斯拉模式帶來了“新能源+智能化”的汽車黃金時代！中國車企憑借著在智能電動領域的優先布局，在全球嶄露頭角！化。汽車銷量低增速常態化；特征二：新舊產能切換，整車格局生變；特征三：電動智能新技術加速上車，國產整車和零部件面臨巨大機遇。五大變化分別是產品屬性、生產工藝、電子電氣架構、成本結構、商業模式變化。第三生活空間福特T型車的流水線生產特斯拉上海超級工廠數字化生產線176.625.7%25.5%21.4%81.3118.518.0%69.37.2%55.2-3.3%176.625.7%25.5%21.4%81.3118.518.0%69.37.2%55.2-3.3%?全球汽車智能化加速，中國市場智能化滲透率增長迅速全球自動駕駛處于L2向L3級別轉化的過程。據國家發改委預計，2025年中國的智能汽車滲透率達82%，數量將達到2800萬輛。2030年將達到95%，約為3800萬輛?！靶滤幕?智能化、電動化、共享化、網聯化)的行業浪潮下，自動駕駛行業迎來發展的風口期,從感知系統，無論是超聲波、毫米波和激光，到決策到執行以及車路協同、單車判斷等，這些領域涌現非常多的創新企業，背后的邏輯是在智能駕駛需要更多軟件人才，需要計算機、電子、芯片相結合的人才.中國汽車工業協會預測，中國將在2020至2025年間實現低速駕駛和停車場景下的自動駕駛；2025至2030年間實現更多復雜場景下的自動駕駛。據中國信通院發布的《中國車聯網白皮書》，預計到2025年，中國智能汽車市場規模將接近萬億元，自動駕駛市場規模預計將達到千億美元，2022-2025年4年產業復合增速達36.85%。中中國智能汽車數量及智能汽車滲透率預估(單位：億元)智能汽車滲透率=智能汽車銷量/同期汽車整體市場銷量300250200500中國自動駕駛汽車行業市場規模及預測(單位：億元)60.0%267.649.1%49.1%40.0%30.0%20.0%10.0%0.0%-10.0%2017年2018年2019年2020年2021年2022年E2023年E2024年E2025年E市場規模增長率數據來源：企查查，艾媒咨詢?2022年1-11月，我國新能源汽車銷量實現606.7萬輛,新能源賽道投融資熱度不減。中國汽車工業協會12月9日公布的數據顯示，2022年1-11月我國新能源汽車銷量實現606.7萬輛，同比均增長100.0%。其中，2022H1新能源乘用車增速超過150%。今年可提前完成規劃目標。當前滲透率達到24%，基本與德國持平，遠超美國(7%)和日本(2%)，電車出口為主要增量填補海外市場的供給缺口。預計2022年新能源車滲透率達到27%，2023年有望突破30%。德勤發布的《中國新能源汽車行業投資機會觀察》顯示，近年來，新能源汽車領域的投融資事件聚焦于電動化、智能感知和自動駕駛三大細分市場。電動化、智能感知領域發生的投融資事件數量在2021年翻倍增長。IT桔子數據顯示，2015-2021年我國新能源汽車產業投融資事件數量先下降后上升，2021年作為近年來熱度最高的年份，輪次主要集中在早期階段。截止2022年11月，新能源汽車賽道發生投資事件82筆，投資金額超過1500億元。中國乘用車、新能源乘用車、傳統乘用車銷量及增速對比中國汽車出海正當時，出口“量價齊升”?2022年，中國汽車出口量更是創下歷史新高。據中國海關總署統計，2022年前八個月，中國汽車出口達191萬輛。中國已超越德國，僅次于日本，位居全球第二。從國家來看，中國汽車第五大出口國分別為墨西哥、智利、沙特阿拉伯、比利時和澳大利亞。除澳大利亞外，累計出口量均超過10萬輛。值得一提的是，我國出口英國的整車數量也達到7萬輛。單車利潤方面，中國車企新能源車普遍漲價出海，疊加出口的新能源車型享受稅收優惠，新能源車出口利潤大幅高于國內，汽車出海“量價齊升”。?拓展海外市場是中國汽車企業的戰略目標。中汽協數據顯示，2022年前三季度，國內汽車企業出口產品211.7萬輛，已超過2021年全年出口量(201.5萬輛)。新能源汽車出口38.9萬輛，同比增長超過1倍，占總出口量的18.4%。9月份，中國新能源汽車繼續保持高速增長，月度產銷再創歷史新高，市場占有率達到27.1%。截止2022年12月，一汽集團、長城汽車、上汽集團、比亞迪股份、哪吒汽車、廣汽集團、小鵬汽車、小米集團等都在海外有布局；海外市場成為中國汽車第二增長曲線。11月30日，長城汽車出席第39屆泰國國際汽車博覽會PART.01PART.02PART.03汽車行業大變革汽車人才招聘策略*根據獵聘一級職能“汽車”整理相關數據，數據截止2022年10月汽車行業人才供需及流動u人才供需分布集中，深圳等地供需矛盾突出u人才與江浙滬互流頻繁，機械制造行業人才流入明顯2020-012020-022020-032020-042020-052020-062020-072020-082020-092020-102020-112020-122021-012021-022021-032021-042021-052021-062021-072021-082021-092021-102020-012020-022020-032020-042020-052020-062020-072020-082020-092020-102020-112020-122021-012021-022021-032021-042021-052021-062021-072021-082021-092021-102021-112021-122022-012022-022022-032022-042022-052022-062022-072022-082022-092022-102.342.342.482.432.41人才緊缺指數(TSI指數)的高低受多維度因素影響，汽車人才TSI指數2020-2022年的變化趨勢與全行業的變化趨勢差異較大，體現出汽車人才市場供求關系的獨特性。2020年受疫情影響，汽車相關崗位招聘需求量急劇下降，導致TSI指數顯著低于全行業水平。直至2020年底開始TSI爬坡顯著，隨著2022年新能源汽車行業帶動汽車行業整體增長，汽車招聘市場競爭壓力明顯增大，人才緊缺程度不斷提升。企業為了更好地應對智能網聯和新能源汽車的競爭，大量招聘需求放出，TSI指數顯著提高。隨著市場競爭壓力的增大，無論是國內車企還是外資車企，都明確了在中國的研發和生產投入，從緊缺指數最高的20個職能分布已可以體現行業的布局方向變化，三電及智能網聯相關職位的人才緊缺指數最高，電控、智能網聯、電機、電池等方向的人才緊缺體現出汽車企業從設計到營銷都提高了對電動化、智能網聯化方面的關注。汽車人才TSI指數變化趨勢2020-2022年3.142.582.582.22.04.7.70.860.820.840.910.941.01.040.70.670.73全行業TSI走勢本行業TSI走勢數據來源：獵聘大數據2022年1-10月汽車人才TSI指數TOP20職能分布稱TSI指數稱TSI指數電控工程師7.5汽車內外飾工程師汽車電子/電器工程師5.55汽車設計工程師2.83智能網聯工程師5.24汽車品牌規劃2.65電機工程師49汽車試制/試驗工程師7電池工程師379汽車研發/項目管理汽車底盤工程師3.73二手車評估師9汽車CAE/CFD工程師3.49汽車質量管理汽車熱管理工程師3.33汽車沖壓工程師3汽車動力系統工程師3.22汽車涂裝工程師3車身工程師315汽車美容/改裝2數據來源：獵聘大數據備注：TSI(TalentShortageIndex)為人才緊缺指數，TSI>1，表示人才供不應求；TSI<1，表示人才供大于求。如果TSI呈上升趨勢，表示人才越來越搶手，找工作相對容易。數據來源：獵聘大數據u汽車人才供需更多集中在華東地區(人才占比約48%；u汽車人才供需更多集中在華東地區(人才占比約48%；需求占比53%)，產業集聚效應較強，如上海、寧波、杭州、蘇州等地人才供需均位列前十。u重慶、蘇州、廣州、保定人才占比高于需求占比，人才供應相對充足。u上海、深圳、寧波、杭州、武漢等地職位量占比高于人才占比，人才供需矛盾明顯突出。近一年人才TOP城市分布近一年新發職位及企業TOP城市分布近一年人才TOP城市分布18.76%20.25%上海上18.76%20.25%8.28%7.43%8.28%7.43% 5.48% 4.85% 4.74% 4.57%3.34%3.22%深圳北京北京重慶寧波蘇州杭州廣州武漢寧波重慶深圳蘇州保定保定武漢廣州杭州6.09%4.24%3.77%3.61%3.56%3.36%2.88%2.88%職位分布數據來源：獵聘大數據電池、動力系統人才供需差異較大，企業需求占比明顯高于人才分布占比人才需求——新發職位：uu分布特點：智能網聯、電池類企業需求占比明顯高于人才存量占比。主動獲取——企業主動聯系：u分布特點：與企業需求基本一致。人才分布——人才存量：u分布特點：傳統汽車人才占比較高，智能網聯及電池工程師排名靠后。人才分布——主動求職者：u電u分布特點：技術類崗位主動求職占比相對較低。近一年汽車新發職位汽車企業主動獲取汽車人才存量汽車主動應聘者10.73%11.76%汽車研發/項目管理13.51%17.47%10.24%11.49%汽車質量管理10.69%理12.14%智能網聯工程師7.47%8.4%汽車設計工程師6.37%5.51%7.02%智能網聯工程師8.39%汽車電子/電器工程師6.21%程師5.35%理6.11%理7.19%汽車動力系統工程師5.36%汽車動力系統工程師4.65%程師5.3%汽車動力系統工程師6.72%汽車內外飾工程師4.18%工程師4.36%4.83%程師6.24%電池工程師3.92%3.96%汽車動力系統工程師4.3%工程師4.77%智能網聯工程師3.76%3.93%工程師3.69%4.45%汽車售后服務/技術支持3.66%程師3.06%程師3.61%程師3.9%車身工程師3.19%智能網聯工程師3.01%.98%企業期待更多高素質人才加入，青睞有一定工作年限的人才.98%u新發職位工作年限要求分布：汽車行業的企業新發職位中，18.84%的職位對工作年限不再設限，51.35%的職位可以接受3年以內相關工作經驗的人才加入，其中1-5年工作年限需求的崗位占比(61.1%)顯著超過全行業平均水平(52.52%)，企業更青睞有一定工作經驗的人才。u新發職位學歷要求分布：汽車行業的新發職位對最低學歷的要求高于全行業水平，其中最低學歷要求本科的新發職位占比為71.8%，超過全行業14個百分點。汽車人才新發職位工作年限要求分布汽車全行業汽車人才新發職位學歷要求分布汽車全行業不限1年以下1至3年3至5年5至8年8至10年數據來源：獵聘大數據博士碩士本科大專大專以下不限數據來源：獵聘大數據26.60%61.4汽車人才薪酬與工齡、學歷呈正相關，整體薪資期望漲幅在30%以上26.60%61.427.13%22.33%14.92%14.7214.92%12.27%8.63%3年以下3至5年5至8年8至10年10至15年15年以上60.28%23.27%14.34%0.69%博士碩士本科大專40.035.030.025.020.015.010.0 .00.070.060.050.040.030.020.010.00.036.435.89%34.78%32.6036.435.89%34.78%32.60%32.430.93%24.829.429.422.616.622.616.622.219.514.519.33年以下3至5年5至8年8至10年10至15年15年以上實際期望漲幅39.45%34.59%39.45%34.59%44.037.427.827.517.72%27.827.520.816.914.316.9大專博士碩士大專博士實際期望漲幅40.00%35.00%30.00%25.00%20.00%15.00%10.00%5.00%0.00%45.00%40.00%35.00%30.00%25.00%20.00%15.00%10.00%5.00%0.00%u從汽車人才院校分布來看，主要以理工科學校為主，排名前20的學校全部為本科類高校，學歷背景過硬；u從專業分布來看，目前熱需的智能網聯相關專業如科學與大數據技術、物聯網工程、人工智能、機器人工程、智能科學與技術等，依然未排入前20，專業背景仍然以車輛工程、機械設計、機械工程等傳統偏機械類為主。吉林大學武漢理工大學合肥工業大學同濟大學江蘇大學重慶大學哈爾濱工業大學重慶理工大學湖北汽車工業學院湖南大學長安大學河南科技大學上海交通大學北京理工大學燕山大學大連理工大學東北大學上海理工大學上海工程技術大學中北大學2.15%1.73%1.47%1.41%1.24%1.20%1.08%1.01%0.97%0.94%0.94%0.90%0.87%0.86%0.79%0.77%0.73%0.68%0.68%2.73%車輛工程機械設計制造及其自動化機械工程工商管理材料成型及控制工程電氣工程及其自動化機械電子工程/機電一體化自動化熱能與動力工程汽車工程汽車服務工程 機械工程及自動化汽車檢測與維修技術材料科學與工程電子信息工程機械電子工程工業設計計算機科學與技術測控技術與儀器交通運輸14.31%10.71%3.07%2.43%2.33%2.19%1.67%1.60%1.59%1.50%1.49%1.43%1.38%1.36%1.25%1.11%0.95%0.83%0.80%0.80%廣東地區廣東地區遼寧：4.98%河南：4.65%網/電8.58%房地產開發/建筑：4.40%3.32%材料及加工：2.91%培訓：2.57%2.35%廣東省汽車人才與江浙滬地區人才互流頻繁，對湖南、湖北、重慶等地人才吸納明顯?？绲貐^流入來源TOP10跨地區流入來源TOP10數據來源：獵聘大數據從跨行業人才流動來看，機械制造/機電/重工與汽車/摩托車行業人才互流較多，汽車行業人才向新能源汽車相關的新能源行業輸出明顯。跨行業流入來源TOP10跨行業流入來源TOP10機機械制造/機電/重工：19.13%：8.02%：8.02%59%汽車59%汽車行業軟件：3.02%2.65%/零售：2.43%2.31%數據來源：獵聘大數據*根據智能駕駛相關經營范圍企業名單整理數據，數據截止2022年10月u自動駕駛人才整體期望薪資漲幅在30%左右，遠高于行業整體水平自動駕駛人才主要集中在上海及北京，兩地人才超過三成，深圳緊隨其后。從企業聚集度來看，上海、北京、深圳更具有產業規?；?，人才吸引程度高。崗位需求方面，上海需求崗位最多，相對比人才供需有一定差距。廣州地區自動駕駛人才需求占比6.6%，人才占比僅4.6%，落差較大，自動駕駛相關人才供需矛盾相對較突出。人才城市分布.2%.2%.6%5.0%3.7%3.5%4.6%5.0%3.7%3.5%3.3% .6%.2%.2%6.6%5.6%3.5%3.4%2.9%2.6%3.5%3.4%2.9%2.6% 上海北京深圳杭州廣州合肥重慶武漢南京鄭州上海北京深圳廣州杭州成都蘇州武漢南京重慶數據來源：獵聘大數據數據來源：獵聘大數據項目經理/主管產品經理汽車研發/項目管理銷售經理/主管測試工程師采購經理/主管汽車質量管理工藝/制程工程師汽車設計工程師智能網聯工程師算法工程師C++產品經理嵌入式軟件開發Java智能網聯工程師測試工程師汽車研發項目管理汽車電子/電器工程項目經理/主管產品經理汽車研發/項目管理銷售經理/主管測試工程師采購經理/主管汽車質量管理工藝/制程工程師汽車設計工程師智能網聯工程師算法工程師C++產品經理嵌入式軟件開發Java智能網聯工程師測試工程師汽車研發項目管理汽車電子/電器工程師硬件工程師智能駕駛職能中，項目經理、產品經理崗位分布較多，相對傳統汽車職能更多；但在前10大需求中，“互聯網職能”人才需求更多。說明在實際人才儲量及需求的“美好期望”出現一定的落差，專業人才的補充、成長有一定的落后性。人才職能分布-三級職能Top102.5% 數據來源：獵聘大數據崗位需求分布-三級職能Top102.9%2.9%2.3%2.0%2.0%2.0% 數據來源：獵聘大數據自動駕駛人才呈現出年輕化、高學歷的趨勢37.0%28.6%20.8%5.7%6.35.7%1.3%0.4%20-25歲25-30歲30-35歲35-40歲40-45歲45-50歲50歲以上智能駕駛作為相對前端領域，人才年齡集中在35歲以下，工齡中，10-15年人才，尤其是一些傳統汽車人才分布也較多。學歷相對于部分垂直行業呈現較高學歷水平，本科為主碩士為輔。數據來源：獵聘大數據25.9%22.8%.6%.3%.6%.3%8.3%3年以下3-5年5-8年8-10年10-15年15年以上57.8%33.8%7.0%大專以下大專本科碩士博士18.523.820.326.524.231.728.436.833.243.245.859.956.675.433.744.527.435.68817.320.526.527.936.438.350.265.254.571.250.768.9自動駕駛人才整體期望薪資漲幅在30%左右，遠高于行業整體水平18.523.820.326.524.231.728.436.833.243.245.859.956.675.433.744.527.435.68817.320.526.527.936.438.350.265.254.571.250.768.9其薪酬28.6%30.5%31.0%29.6%30.1%30.8%3年以下3-5年5-8年8-10年10-15年15年以上實際薪酬期望薪酬期望漲幅工齡、學歷與年齡總體呈現正相關關系。在工齡中，5-8年人才在期望漲幅中gap最高，對薪酬要求較高；學歷中，博士學歷平均薪酬達到56w+。越來越多自動駕駛領域，尤其感知、決策、安全領域需求較多學術與運用之間結合，對高知人才提供更多優厚條件。數據來源：獵聘大數據及其薪酬33.2%29.9%33.2%29.9%.6%博士本科大專博士本科大專年齡及其薪酬35.9%30.6%30.5%30.4%29.3%35.9%30.6%30.5%30.4%29.3%25.4%20-25歲25-30歲30-35歲35-40歲40-45歲45-50歲50歲以上39.538.736.033.531.732.030.730.929.227.728.928.627.727.427.735.032.829.427.834.234.431.0.427.032.029.722.722.0.425.339.538.736.033.531.732.030.730.929.227.728.928.627.727.427.735.032.829.427.834.234.431.0.427.032.029.722.722.0.425.325.331.329.9近一年城市實際薪酬Top10及其變化7.7%4.6%4.3%7.7%4.6%4.3%3.7%2.2%州廣州近一年去年同期同比9.2%7.7%9.2%7.7%5.8%6.7%4.7%-0.6%-0.8%5.8%6.7%4.7%-0.6%-0.8%算法工程師算法工程師C++數據來源：獵聘大數據產產品經理嵌入式軟件開嵌入式軟件開發Java智能網聯工程Java智能網聯工程師測試工程師汽測試工程師汽車研發項目管理汽車電子/電器工程師硬件工程師硬件工程師雖然上海、北京在人才儲量及需求上超過深圳，但深圳智能駕駛人才的收入卻是領跑全國，接近40w年薪，但相對的，近一年漲幅較低。熱門職能中，算法、產品經理、智能網聯工程師等崗位相應也有較高薪酬，同時也有穩定漲幅。*根據新能源汽車相關職能整理數據，數據截止2022年10月22年10月22年9月22年8月22年7月22年6月222年10月22年9月22年8月22年7月22年6月22年5月22年4月22年3月22年2月22年1月21年12月21年11月21年10月21年9月3.012.452.2?隨著眾多科技企業陸續跨界加入造車大軍，新能源汽車行業的被關注度持續提升，對人才需求也逐漸增多。但行業現有人才相對有限，人才培養也需要一定周期，因而新能源整體人才緊缺程度較高，按汽車各二級職能來看，新能源TSI>汽車制造TSI>汽車設計與研發TSI>汽車銷售TSI。?2022年1-10月，新能源汽車行業的電控工程師TSI指數(7.5)高于電機工程師(4.9)和電池工程師(3.79)。各二級職能TSI走勢新能源汽車制造汽車設計與研發汽車銷售5.15.095.035.15.095.034.884.474.24.24.24.23.923.773.83.923.773.653.633.653.633.33.132.942.993.132.942.992.832.672.762.672.21.871.681.651.661.5911.681.651.661.591.571.611.291.191.291.191.1411.140.990.941.011.021.110.90.890.870.810.810.990.941.011.021.110.90.890.870.81注：人才緊缺指數TSI(TSI即TalentShortageIndex的縮寫，意為人才緊缺指數。TSI>1，表示人才供不應求;TSI<1，表示人才供大于求。如果TSI呈上升趨勢，表示人才越來越搶手，找工作相對容易)能TSI電控工程師電機工程師電池工程師4.94.93.797.5數據來源：獵聘大數據數據來源：獵聘大數據u三電人才(電池、電機、電控)供需更多集中在華u三電人才(電池、電機、電控)供需更多集中在華東地區(占比約50%)，如上海、蘇州、杭州、寧u上海、深圳、武漢、北京、杭州、寧波、合肥職位量占比高于人才占比，人才緊缺程度更高；武漢、深圳人才供需占比差異較大，存在一定的供需矛盾。u蘇州、重慶人才占比高于需求占比，人才有一定的溢出現象。近一年人才TOP城市分布8.04%近一年新發職位及企業TOP城市分布近一年人才TOP城市分布8.04%上海上海上海深圳深圳武漢北京北京蘇州蘇州廣州杭州重慶寧波武漢合肥寧德重慶寧波南京杭州1%%8.18%7.22%4.93%4.60% 3.97%3.52%3.52%5.28%3.94%3.54%3.15%2.90%2.88%2.76%2.81%職位分布人才分布2.76%2.81%職位分布數據來源：獵聘大數據32.3%33.8%25.8%4032.2%31.1%032.439.530.330.337.428.32821.327.321.734.82630.4%31.122.952022.930.0%29.0%26.919.821.916.728.0% 3年以下3-5年5-8年8-10年10-15年15年以上27.0%033.4%17.6%57.528.1232.3%33.8%25.8%4032.2%31.1%032.439.530.330.337.428.32821.327.321.734.82630.4%31.122.952022.930.0%29.0%26.919.821.916.728.0% 3年以下3-5年5-8年8-10年10-15年15年以上27.0%033.4%17.6%57.528.12520.933.6u從職能來看，電控工程師薪酬略高于電池工程師，且跳槽薪酬漲幅以37.9%高于其他職能。隨著工齡增長，新能源汽車人才實際薪酬逐漸升高，5至8年工齡人才跳槽期望漲幅最高，工作8年以后，跳槽期望漲幅逐漸降低，但整體期望漲幅依然高于30%；新能源汽車人才的學歷與薪酬明顯呈正相關，本科、碩士、博士新能源汽車人才期待薪酬漲幅均超過30%，博士學歷為薪資帶來的溢價效應明顯。50252050新能源汽車人才工齡與年薪(單位：萬元)新能源汽車人才各職能平均年薪新能源汽車人才工齡與年薪(單位：萬元)40.0%35.0%40.0%35.0%30.0%25.0%20.0%15.0%10.0%5.0%0.0%37.0%36.0%35.0%34.0%33.0%32.0%31.0%6045405025205035.9%335.9%31.5%23.23.電控工程師電池工程師充電樁工程師電機工程師目前年薪期望年薪期望漲幅目前年薪期望年薪期望漲幅新能源汽車人才學歷與年薪(單位：萬元)34.4%334.4%4343.1博士碩士本科大專目前年薪期望年薪期望漲幅40.0%35.0%30.0%25.0%20.0%15.0%10.0%5.0%0.0%u從新能源汽車人才院校分布來看，排名前20的院校中，985.211類學校占比超過一半，且理工科院校居多；u從專業分布來看，與電機、電控相關的自動化、電氣、電子信息等相關的專業，與電池工程師相關的化學、材料類專業分布較多。吉林大學哈爾濱工業大學 武漢理工大學 合肥工業大學江蘇大學中南大學沈陽工業大學同濟大學湖南大學燕山大學重慶大學北京理工大學華中科技大學大連理工大學華南理工大學東北大學哈爾濱理工大學 河南科技大學天津大學長安大學2.09%2.04%1.20%1.11%1.10%1.10%1.01%0.95%0.95%0.92%0.92%0.88%0.82%0.77%車輛工程機械設計制造及其自動化電氣工程及其自動化機械工程自動化材料科學與工程電子信息工程機械電子工程/機電一體化化學工程電氣工程機械電子工程材料工程應用化學熱能與動力工程測控技術與儀器材料成型及控制工程機電一體化技術材料學控制理論與控制工程電機與電器.7.50% %6.67%1數據來源：獵聘大數據深圳：7.02%重慶：6.14%沈陽：5.26%南昌：4.39%北京：4.39%上海：3.51%武漢：3.51%寧德：3.51%株洲：2.63%汽車/摩托車：56.23%新能源：23.00%機械制造/機電/重工：7.99%電子技術/半導體/集成電路：2.56%能源(電力/水利)：1.28%房地產開發/建筑/建材/工程：1.28%原材料及加工：1.28%深圳：7.02%重慶：6.14%沈陽：5.26%南昌：4.39%北京：4.39%上海：3.51%武漢：3.51%寧德：3.51%株洲：2.63%汽車/摩托車：56.23%新能源：23.00%機械制造/機電/重工：7.99%電子技術/半導體/集成電路：2.56%能源(電力/水利)：1.28%房地產開發/建筑/建材/工程：1.28%原材料及加工：1.28%儀器/儀表/工業自動化/電氣：1.28%航空/航天：0.96%家具/家電：0.96%保定：9.65%上海：14.66%?中國新能源汽車市場呈現高速發展態勢，各地政府在資金、政策、資源上的傾力支持，引發眾多新能源企業、新能源汽車產業園及配套工廠等在全國各城市蓬勃發展。從人才流動來看，上海、深圳跨地人才吸納較多；其他城市均不足10%，相對較為均衡；保定人才跨地區流出較多。?從行業來看，汽車/摩托車、新能源兩大行業對新能源汽車人才輸入和吸納占比最高；其次是機械制造、電子技術等行業。跨地區流入來源TOP10跨地區流出去向TOP10深深圳：13.79%廣廣州：7.76%重慶：6.9%重慶：6.9%寧寧德：6.03%保定：6.03%保定：6.03%惠州：5.17惠州：5.17%蘇州：4.31蘇州：4.31%武漢：3.45武漢：3.45%杭州：2.59%杭州：2.59%流入來源TOP10流出去向流入來源TOP10汽汽車/摩托車：58.28%新新能源：25.48%機械制造/機電/重工：機械制造/機電/重工：7.32%電電子技術/半導體/集成電路：1.91%教育教育/培訓/學術/科研/院校：1.59%儀儀器/儀表/工業自動化/電氣：1.59%能源能源(電力/水利)：1.27%檢檢測/認證：0.64%原原材料及加工：0.32%計計算機軟件：0.32Part2.4u相關*根據汽車行業海外人才整理完成，數據截止2022年10月海外人才是指具有海外標簽的用戶，包括在中國以外地區注冊的用戶，簡歷里有海外工作或學習經歷的用戶，用海外手機號注冊的用戶16.58%華東地區汽車海外人才儲備豐富，上海、北京對海外人才吸引力較強16.58%?有海外經歷的汽車人才中，華東地區人才分布占比超5成，達55.57%，人才儲備量豐富；?從城市分布來看，上海、北京地區吸納的汽車海外人才占比超5成，對海外人才吸納力較強；才城市分布36.89%大區人才分布占比華東地區5557%華北地區19.74%華南地區1021%東北地區4.29%華中地區426%西南地區4.11%西北地區0.83%4.69%3.73%3.71%3.29%1.51%1.43%1.42%1.38%4.69%3.73%3.71%3.29%1.51%1.43%1.42%1.38%上海北京廣州深圳蘇州杭州重慶天津武漢寧波南京沈陽成都長春無錫數據來源：獵聘大數據望工作城市39.24%15.68%3.96%3.88%43.96%3.88%2.31%2.16%2.09%1.84%1.65%1.32%0.95%0.94%0.92%上海北京廣州深圳蘇州杭州武漢重慶成都南京天津沈陽無錫寧波德國數據來源：獵聘大數據?從職能分布來看，汽車研發類、項目管理類、智能網聯等職能人才分布較多?？鐕魅雭碓碩OP10數據來源：獵聘大數據跨國流出去向TOP10汽車行業海外人才二級職能分布汽車設計與研發項目管理財務/審計/稅務高級管理機械設計/制造銷售管理市場營銷人力資源采購生產管理/營運汽車銷售與服務汽車制造銷售人員質量管理IT互聯網產品7.07%4.38%4.07%3.87%3.71%3.07%2.27%2.26%2.09%18.28%數據來源：獵聘大數據36.50%34.21%26.88%22.97%19.79%22.37%36.50%34.21%26.88%22.97%19.79%22.37%8.59%8.40%5.90%5.28%2.91%2.59%1.73%1.15%25歲以下25至30歲30至35歲35至40歲40至45歲45至50歲50歲以上海外全國66.87%60.92%26.97%18.74%18.2118.74%2.53%0.51%2.53%0.51%1.71%0.42%博士本科大專碩士博士本科大專碩士海外全國30.21%20.86%21.6220.86%18.72%13.90%12.53%913.90%12.53%9.33%5.89%9.73%3至5年3年以下10至15年153至5年3年以下10至15年15年以上海外全國數據來源：獵聘大數據76.91%65.38%34.62%23.09%男女男海外全國數據來源：獵聘大數據5.06%1.44%2%3.60%0%機械工程工商管理比高5.06%1.44%2%3.60%0%機械工程工商管理英國德國美國澳大利亞香港法國新加坡韓國加拿大外及港澳臺經歷分布16.66%15.46%曼徹斯特大學悉16.66%15.46%12.43%9.36%7.88%香港大學 斯圖加特大學 謝12.43%9.36%7.88%5.57%3.49%德累斯頓工業大學香港理工大學5.57%3.49%2.89%22.89%2.73%2.54%利茲大學香港中文大學(深圳)墨爾本大學.3車輛工程車輛工程1.24%機械設計制造及其自動化MBA會計學市場營銷材機械設計制造及其自動化MBA會計學市場營銷材料科學與工程汽車工程1.90%1.65%1.32%1.04%1.01%0.91%0.88%0.84%0.81%0.65%0.61%1.04%0.96%0.94%0.94%計算機科學與技術0計算機科學與技術人力資源管理國際經濟與貿易機人力資源管理國際經濟與貿易機械電子工程/機電一體化機械工程及自動化企業管理0.75%0.73%0.73%小結：“新四化”推動下汽車行業發展前景廣闊，行業急需筑牢人才蓄水池新能源與自動駕駛人才緊缺企業長期布局，汽車行業中新能源相關的三電人才及智能網聯相關人才緊缺度最高，人才競爭激烈，企業傾向于主動尋獵相關領域高質量緊缺人才。城市間人才供需不平衡由于城市產業發展基礎、城市吸引力等多方面因素影響，城市間人才供需不平衡，華東地區人才儲備相對較多，深圳等地供需矛盾突出。多元競爭環境倒逼高薪引才市場上整體供不應求的情況下，企業面臨來自行業間、甚至與互聯網企業相互競爭的環境，不惜重金吸引人才加入，汽車人才整體期望薪資漲幅在30%以上。企業紛紛跨地、跨行吸引人才隨著汽車行業數字化轉型深入，企業不僅需要傳統車輛工程相關人才，還需要數字化相關的IT技術人才，越來越多企業擴大人才尋訪方向，跨界、跨地吸引更多人才加入。PART.01PART.02PART.03汽車行業大變革汽車人才大數據人才升級是汽車行業轉型的關鍵挑戰之一“十四五”期間，高端化、混動化、海外拓展有望助力中國汽車繼續提升市場份額、打造品牌溢價、改善盈利能力，同樣汽車行業對人才的需求也持續升級。汽車“新四化”和智能車快速迭代升級，使得汽車人才爭奪日趨激烈。智能汽車和新能源汽車的人才來源除了傳統車企外，跨界流動成為常態。所需人才不僅在汽車同行之間流動，其他行業和產業鏈上下游為智能汽車行業輸送的人才規模相對更大。面對日益激烈的人才競爭環境，中國車企在轉型的同時，人才升級也勢在必行。資料來源：北汽經研所，國元證券研究所,獵聘大數據研究院整理組織架構框架示例人才信息條示例人才mapping研發中心(總人數)職責：負責人：部門C(人數)職責：負責人：部門A(人數)職責組織架構框架示例人才信息條示例人才mapping研發中心(總人數)職責：負責人：部門C(人數)職責：負責人：部門A(人數)職責：負責人：執行崗位：電池相關10個職位 (指定)要求碩士學歷市職競對企業。(近1年)薪酬水平：目標樣本稅前總年薪交付物料：薪酬報告+人才信息條交付周期：2個月XX開發組 (人數)XX開發組 (人數)XX開發組 (人數)XX開發組 (人