AI與量化崗位“爆火” 基金行業(yè)上演“搶人大戰(zhàn)”

　　上證報(bào)中國(guó)證券網(wǎng)訊（胡堯記者趙明超）在金融科技快速發(fā)展背景下，一場(chǎng)圍繞頂尖科技人才的爭(zhēng)奪戰(zhàn)正在基金行業(yè)悄然升溫，兼?zhèn)浼夹g(shù)硬核與金融洞見的“雙料”精英，更是頭部機(jī)構(gòu)競(jìng)相追逐的目標(biāo)。

　　從近期公募基金招聘情況看，盡管傳統(tǒng)投研、渠道銷售崗位需求依然不少，權(quán)益/固收研究員、基金經(jīng)理助理、機(jī)構(gòu)銷售經(jīng)理等核心崗位還在持續(xù)擴(kuò)容，但行業(yè)明顯加大了對(duì)科技相關(guān)人才的招聘力度，重點(diǎn)招聘崗位是具備計(jì)算機(jī)科學(xué)、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)、人工智能專業(yè)背景的量化研究員、AI算法工程師等科技類崗位。

　　華夏基金、易方達(dá)、匯添富等頭部機(jī)構(gòu)的招聘信息顯示，在招聘量化研究員時(shí)，要求應(yīng)聘者深入掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、時(shí)間序列分析，精通量化建模與回測(cè)（熟練運(yùn)用Qlib、Backtrader等工具），并熟悉多因子模型、統(tǒng)計(jì)套利、高頻交易等策略開發(fā)。此外，強(qiáng)大的編程能力（Python/C++）和數(shù)據(jù)處理能力（SQL/Pandas）也是不可或缺的硬性門檻。

　　以易方達(dá)基金為例，在2025年校園招聘中，招聘崗位包括深度學(xué)習(xí)研究員、算法開發(fā)工程師等技術(shù)崗位，要求應(yīng)聘者具備多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，并明確標(biāo)注“業(yè)務(wù)洞察與技術(shù)精進(jìn)雙驅(qū)動(dòng)培養(yǎng)”的“金融+AI”的復(fù)合型人才培養(yǎng)路徑。這種將金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景與前沿技術(shù)深度融合的招聘策略，已成為行業(yè)新常態(tài)。

　　在2025年的暑期實(shí)習(xí)生招聘計(jì)劃中，廣發(fā)基金特設(shè)“AI技術(shù)研發(fā)崗”。該崗位聚焦于大模型技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用，涵蓋從模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)到部署的全流程，并要求應(yīng)聘者優(yōu)化模型性能，推動(dòng)模型輕量化與工程化落地，同時(shí)探索其在金融行業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景。此外，還要求有IMO（國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克競(jìng)賽）、AI相關(guān)競(jìng)賽（Kaggle、天池等）獲獎(jiǎng)經(jīng)歷；參與過開源項(xiàng)目（如Hugging Face、PaddleNLP等）貢獻(xiàn)；獨(dú)立開發(fā)過AI項(xiàng)目；熟悉CUDA編程、高性能計(jì)算（HPC）或云原生技術(shù)（Kubernetes、Docker）將成為重要加分項(xiàng)。

　　民生加銀基金的量化系統(tǒng)開發(fā)崗則更側(cè)重實(shí)戰(zhàn)能力，要求應(yīng)聘者熟練掌握Python，熟悉C/C++和Linux開發(fā)環(huán)境者優(yōu)先并具備量化策略平臺(tái)建設(shè)經(jīng)驗(yàn)。該崗位明確標(biāo)注“代碼風(fēng)格良好”的硬性要求，反映出機(jī)構(gòu)對(duì)技術(shù)團(tuán)隊(duì)工程化能力的重視。

　　AI與量化人才在基金行業(yè)的持續(xù)走俏，在今年尤其明顯。從今年以來的招聘情況看，同2024年相比，頭部公司的招聘周期亦明顯縮短，并采用“rolling”（滾動(dòng)招聘）形式，釋放出強(qiáng)烈的“搶人”信號(hào)。

　　海富通基金量化投資部副總監(jiān)李自悟表示，AI技術(shù)目前已經(jīng)深度嵌入公司的整個(gè)量化投資流程。對(duì)于行業(yè)而言，這勢(shì)必會(huì)影響人才配置和資源投入的取舍。“從數(shù)據(jù)來看，通過AI模型，另類數(shù)據(jù)更易轉(zhuǎn)化為差異化的超額收益來源；在因子挖掘方面，AI模型在一些數(shù)據(jù)集上已經(jīng)成為基線方法，大量替代人力投入；此外，AI模型也提供了更為貼近市場(chǎng)邏輯的建模方式。因此，運(yùn)用AI優(yōu)化投研流程，可能成為未來產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)的勝負(fù)手。公募量化在人才團(tuán)隊(duì)建設(shè)上高度重視這種趨勢(shì)，才能保持核心競(jìng)爭(zhēng)力?！?/p>

　　華南一位基金專業(yè)人士坦言：“過去依賴明星基金經(jīng)理‘單槍匹馬’打天下的時(shí)代已去，未來的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)必然建立在智能投研與人機(jī)協(xié)同體系之上。這類體系利用AI實(shí)現(xiàn)智能歸因與預(yù)測(cè)，這將極大拓展投研的廣度與效率邊界。同時(shí)，使得量化對(duì)沖、指數(shù)增強(qiáng)、Smart Beta等策略產(chǎn)品更加豐富、穩(wěn)健。強(qiáng)大的科技人才團(tuán)隊(duì)是驅(qū)動(dòng)智能投研平臺(tái)落地的關(guān)鍵。因此，在選拔中，我們會(huì)著重考察候選人是否清晰地理解其開發(fā)的模型或策略，這些模型或策略如何融入基金產(chǎn)品的整體運(yùn)作鏈條，以及如何切實(shí)提升投資效率?！?/p>

（文章來源：上海證券報(bào)·中國(guó)證券網(wǎng)）

(原標(biāo)題：AI與量化崗位“爆火” 基金行業(yè)上演“搶人大戰(zhàn)”)

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