资管行业掀起AI人才储备，已从“可选项”到“必选项”

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。

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。

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。

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”。