资管行业掀起AI人才储备,已从“可选项”到“必选项”
原创
2025-12-31 14:06 星期三
财联社记者 周晓雅
①量化私募、主观私募及头部公募纷纷加码招聘,岗位覆盖技术与投研两大领域;
②AI人才已从行业“可选项”转变为立足市场的“必选项”,但中短期内AI尚无法直接替代人类投资。

财联社12月31日讯(记者 周晓雅)回望2025年,资管行业渐次展开对AI人才的争夺。

百亿量化私募启林投资发布的近期招聘岗位中,涉及机器学习开发工程师等AI方向。这已是资管行业的趋势,既有头部量化私募对于AI人才的“掐尖”,也不乏其他量化私募希望通过AI人才储备,打造更亮眼的业绩增长曲线,头部主观私募、公募参与了AI人才的“抢人赛”。

这一趋势背后,大模型已逐渐深入量化投研领域多环节,包括代码辅助、因子与策略研发等。有业内人士直指,对于资管行业而言,AI人才已经逐渐从锦上添花的“可选项”,转变为“必选项”。

不过,即便大模型在投研领域有所应用,但中短期内难以直接取代人类做好投资是业内的共识。利用大模型,使得研究流程的速度、覆盖面和一致性有所提升,成为目前业内主要趋势。

资管行业大举招聘AI人才

对于机器学习开发工程师,启林投资提到的岗位需求包括特征库因子库的构建、训练数据预处理流程优化、参与模型算法研究和框架的实现、机器学习的离线分布式训练系统的开发、开发在线推理系统等。

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事实上,AI技术岗,正是资管行业对于AI人才的一大需求点。

某第三方招聘网站显示,百亿私募九坤投资的招聘岗位包括AI Infra工程师;其他的百亿私募如幻方投资、衍复投资,招聘岗位提到深度学习研发工程师、机器学习性能工程师等,明汯投资的招聘岗位涵盖机器学习开发工程师、AI系统核心开发工程师-推理框架方向等。

除了技术岗,研究岗也是私募机构的关注方向。

前述平台显示,聚宽投资的招聘岗位包括AI算法研究员,机器学习工程师、高级基础架构开发工程师、AI算法专家等岗位也在招聘行列中。

除了量化策略私募以外,财联社记者了解到,部分百亿规模的主观私募也开始出现招聘AI方向人才的意向。同时,除了私募,公募也参与这一轮AI人才的争夺中。

易方达基金官网显示,公司12月更新5个金融科技板块社招岗位,包括了前沿科技研究员(AGI方向)、AI数据工程师、算法工程师等,区块链方向的科技研究员也在公司的在招岗位中。

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AI人才需求的提升,起于今年5月,彼时,易方达基金开启2025年校招的AI人才专场,涉及深度学习研究员、算法开发工程师、AI应用工程师(业务方向)等岗位;随后公司8月启动的2026年校招,也有多个AI方向岗位信息,甚至6月刚获批的易方达财富,也设有算法工程师的校招岗位。

嘉实基金也是如此,公司全资子公司嘉实远见科技12月初更新关于科技产品经理的社招信息,岗位职责包括设计并推动AI投研、交易算法优化等系统性解决方案的技术架构和实现路径。

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9月,嘉实基金披露的2026届校招中,也新增多个AI方向岗位,包括算法工程师等科技类岗位、人工智能分析师等投研类岗位。

华夏基金也在2026届校招信息出现类似的情况,公司还从9月陆续发布大模型应用工程师等AI方向社招岗位招聘信息。南方基金、广发基金等公司的社招或者校招信息中也出现了AI方向岗位。

为何AI人才如此重要?

明显加大的招聘趋势下,AI人才对资管行业的重要性不言而喻。

在百亿量化私募蒙玺投资看来,AI技术在量化行业的核心价值在于提升投资决策的广度、深度与效率。通过使用AI、宽客能高效地从数据中挖掘规律,显著提升阿尔法因子的获取效率。“在蒙玺投资,现阶段AI应用已广泛渗透至数据清洗、因子挖掘、交易执行优化等关键环节。”

锐联创始人暨首席投资官许仲翔提到,在资管行业内,目前对AI的需求在高频和低频量化机构中有很大差异。

对于高频量化策略而言,由于重点关注价量因子,AI工具能够不眠不休进行尝试,从而提高投资效率;而对于低频量化策略,如基本面量化策略,会涉及宏观经济分析、财务分析等,AI则无法完全替代人进行研究工作,更多是进行数据清理。

某头部公募人士则向财联社记者表示,AI对资管业务的核心价值,主要体现在提升投资胜率、运营效率、创新业务模式等三个层面。

就业务模式的创新,该人士提到,运用AI可催生如智能投顾、个性化资产配置等新的服务模式,拓宽资管公司的服务边界和能力半径。

各类资管机构对AI人才的需求也有差异。拥有主观和量化策略,百亿私募玄元投资介绍,公司当前招聘AI人才主要用于量化策略开发。“我们最关注是对AI底层模型的理解,把AI底层的机器学习当成一种思维和建模方式而不仅仅是工具调用。”

他们也提到,对于一般资管公司的更偏垂直应用场景,如借助AI的文本解析,知识库检索问答等,更关注将AI中的语言模型结合自身的数据进行落地。而在这些领域,AI目前只是辅助工具非核心岗位,大多属于中后台的支持型团队。

“量化投研与另类数据挖掘,这是需求最迫切的领域之一。我们急需既精通机器学习、深度学习算法,又能深刻理解金融市场逻辑和资产定价本质的人才。”也有公募人士向记者坦言,目前需要能够利用NLP、计算机视觉等技术的人才,从海量的另类数据中提取独特的阿尔法信号。

对于大模型在金融场景的应用,他们看到这一新兴领域的迅猛发展势头,在这一领域对AI人才的要求不只是大模型使用者,更是能针对金融业高风险、高合规要求进行领域适配和优化的人才。

也有私募人士直言,对于资管行业而言,AI人才已经逐渐从锦上添花的“可选项”,逐渐转变为“必选项”。

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