財(cái)聯(lián)社12月31日訊（記者 周曉雅）回望2025年，資管行業(yè)漸次展開對AI人才的爭奪。

百億量化私募啟林投資發(fā)布的近期招聘崗位中，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)工程師等AI方向。這已是資管行業(yè)的趨勢，既有頭部量化私募對于AI人才的“掐尖”，也不乏其他量化私募希望通過AI人才儲備，打造更亮眼的業(yè)績增長曲線，頭部主觀私募、公募參與了AI人才的“搶人賽”。

這一趨勢背后，大模型已逐漸深入量化投研領(lǐng)域多環(huán)節(jié)，包括代碼輔助、因子與策略研發(fā)等。有業(yè)內(nèi)人士直指，對于資管行業(yè)而言，AI人才已經(jīng)逐漸從錦上添花的“可選項(xiàng)”，轉(zhuǎn)變?yōu)椤氨剡x項(xiàng)”。

不過，即便大模型在投研領(lǐng)域有所應(yīng)用，但中短期內(nèi)難以直接取代人類做好投資是業(yè)內(nèi)的共識。利用大模型，使得研究流程的速度、覆蓋面和一致性有所提升，成為目前業(yè)內(nèi)主要趨勢。

資管行業(yè)大舉招聘AI人才

對于機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)工程師，啟林投資提到的崗位需求包括特征庫因子庫的構(gòu)建、訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)處理流程優(yōu)化、參與模型算法研究和框架的實(shí)現(xiàn)、機(jī)器學(xué)習(xí)的離線分布式訓(xùn)練系統(tǒng)的開發(fā)、開發(fā)在線推理系統(tǒng)等。

事實(shí)上，AI技術(shù)崗，正是資管行業(yè)對于AI人才的一大需求點(diǎn)。

某第三方招聘網(wǎng)站顯示，百億私募九坤投資的招聘崗位包括AI Infra工程師；其他的百億私募如幻方投資、衍復(fù)投資，招聘崗位提到深度學(xué)習(xí)研發(fā)工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)性能工程師等，明汯投資的招聘崗位涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)工程師、AI系統(tǒng)核心開發(fā)工程師－推理框架方向等。

除了技術(shù)崗，研究崗也是私募機(jī)構(gòu)的關(guān)注方向。

前述平臺顯示，聚寬投資的招聘崗位包括AI算法研究員，機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、高級基礎(chǔ)架構(gòu)開發(fā)工程師、AI算法專家等崗位也在招聘行列中。

除了量化策略私募以外，財(cái)聯(lián)社記者了解到，部分百億規(guī)模的主觀私募也開始出現(xiàn)招聘AI方向人才的意向。同時(shí)，除了私募，公募也參與這一輪AI人才的爭奪中。

易方達(dá)基金官網(wǎng)顯示，公司12月更新5個(gè)金融科技板塊社招崗位，包括了前沿科技研究員（AGI方向）、AI數(shù)據(jù)工程師、算法工程師等，區(qū)塊鏈方向的科技研究員也在公司的在招崗位中。

AI人才需求的提升，起于今年5月，彼時(shí)，易方達(dá)基金開啟2025年校招的AI人才專場，涉及深度學(xué)習(xí)研究員、算法開發(fā)工程師、AI應(yīng)用工程師（業(yè)務(wù)方向）等崗位；隨后公司8月啟動的2026年校招，也有多個(gè)AI方向崗位信息，甚至6月剛獲批的易方達(dá)財(cái)富，也設(shè)有算法工程師的校招崗位。

嘉實(shí)基金也是如此，公司全資子公司嘉實(shí)遠(yuǎn)見科技12月初更新關(guān)于科技產(chǎn)品經(jīng)理的社招信息，崗位職責(zé)包括設(shè)計(jì)并推動AI投研、交易算法優(yōu)化等系統(tǒng)性解決方案的技術(shù)架構(gòu)和實(shí)現(xiàn)路徑。

9月，嘉實(shí)基金披露的2026屆校招中，也新增多個(gè)AI方向崗位，包括算法工程師等科技類崗位、人工智能分析師等投研類崗位。

華夏基金也在2026屆校招信息出現(xiàn)類似的情況，公司還從9月陸續(xù)發(fā)布大模型應(yīng)用工程師等AI方向社招崗位招聘信息。南方基金、廣發(fā)基金等公司的社招或者校招信息中也出現(xiàn)了AI方向崗位。

為何AI人才如此重要？

明顯加大的招聘趨勢下，AI人才對資管行業(yè)的重要性不言而喻。

在百億量化私募蒙璽投資看來，AI技術(shù)在量化行業(yè)的核心價(jià)值在于提升投資決策的廣度、深度與效率。通過使用AI、寬客能高效地從數(shù)據(jù)中挖掘規(guī)律，顯著提升阿爾法因子的獲取效率?！霸诿森t投資，現(xiàn)階段AI應(yīng)用已廣泛滲透至數(shù)據(jù)清洗、因子挖掘、交易執(zhí)行優(yōu)化等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。”

銳聯(lián)創(chuàng)始人暨首席投資官許仲翔提到，在資管行業(yè)內(nèi)，目前對AI的需求在高頻和低頻量化機(jī)構(gòu)中有很大差異。

對于高頻量化策略而言，由于重點(diǎn)關(guān)注價(jià)量因子，AI工具能夠不眠不休進(jìn)行嘗試，從而提高投資效率；而對于低頻量化策略，如基本面量化策略，會涉及宏觀經(jīng)濟(jì)分析、財(cái)務(wù)分析等，AI則無法完全替代人進(jìn)行研究工作，更多是進(jìn)行數(shù)據(jù)清理。

某頭部公募人士則向財(cái)聯(lián)社記者表示，AI對資管業(yè)務(wù)的核心價(jià)值，主要體現(xiàn)在提升投資勝率、運(yùn)營效率、創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式等三個(gè)層面。

就業(yè)務(wù)模式的創(chuàng)新，該人士提到，運(yùn)用AI可催生如智能投顧、個(gè)性化資產(chǎn)配置等新的服務(wù)模式，拓寬資管公司的服務(wù)邊界和能力半徑。

各類資管機(jī)構(gòu)對AI人才的需求也有差異。擁有主觀和量化策略，百億私募玄元投資介紹，公司當(dāng)前招聘AI人才主要用于量化策略開發(fā)?！拔覀冏铌P(guān)注是對AI底層模型的理解，把AI底層的機(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)成一種思維和建模方式而不僅僅是工具調(diào)用?！?/p>

他們也提到，對于一般資管公司的更偏垂直應(yīng)用場景，如借助AI的文本解析，知識庫檢索問答等，更關(guān)注將AI中的語言模型結(jié)合自身的數(shù)據(jù)進(jìn)行落地。而在這些領(lǐng)域，AI目前只是輔助工具非核心崗位，大多屬于中后臺的支持型團(tuán)隊(duì)。

“量化投研與另類數(shù)據(jù)挖掘，這是需求最迫切的領(lǐng)域之一。我們急需既精通機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法，又能深刻理解金融市場邏輯和資產(chǎn)定價(jià)本質(zhì)的人才。”也有公募人士向記者坦言，目前需要能夠利用NLP、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)的人才，從海量的另類數(shù)據(jù)中提取獨(dú)特的阿爾法信號。

對于大模型在金融場景的應(yīng)用，他們看到這一新興領(lǐng)域的迅猛發(fā)展勢頭，在這一領(lǐng)域?qū)I人才的要求不只是大模型使用者，更是能針對金融業(yè)高風(fēng)險(xiǎn)、高合規(guī)要求進(jìn)行領(lǐng)域適配和優(yōu)化的人才。

也有私募人士直言，對于資管行業(yè)而言，AI人才已經(jīng)逐漸從錦上添花的“可選項(xiàng)”，逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)椤氨剡x項(xiàng)”。