上证报中国证券网讯（胡尧记者赵明超）在金融科技快速发展背景下，一场围绕顶尖科技人才的争夺战正在基金行业悄然升温，兼备技术硬核与金融洞见的“双料”精英，更是头部机构竞相追逐的目标。

　　从近期公募基金招聘情况看，尽管传统投研、渠道销售岗位需求依然不少，权益/固收研究员、基金经理助理、机构销售经理等核心岗位还在持续扩容，但行业明显加大了对科技相关人才的招聘力度，重点招聘岗位是具备计算机科学、应用统计、人工智能专业背景的量化研究员、AI算法工程师等科技类岗位。

　　华夏基金、易方达、汇添富等头部机构的招聘信息显示，在招聘量化研究员时，要求应聘者深入掌握统计学、计量经济学、时间序列分析，精通量化建模与回测（熟练运用Qlib、Backtrader等工具），并熟悉多因子模型、统计套利、高频交易等策略开发。此外，强大的编程能力（Python/C++）和数据处理能力（SQL/Pandas）也是不可或缺的硬性门槛。

　　以易方达基金为例，在2025年校园招聘中，招聘岗位包括深度学习研究员、算法开发工程师等技术岗位，要求应聘者具备多模态预训练模型开发经验，并明确标注“业务洞察与技术精进双驱动培养”的“金融+AI”的复合型人才培养路径。这种将金融业务场景与前沿技术深度融合的招聘策略，已成为行业新常态。

　　在2025年的暑期实习生招聘计划中，广发基金特设“AI技术研发岗”。该岗位聚焦于大模型技术的研发与应用，涵盖从模型训练、调优到部署的全流程，并要求应聘者优化模型性能，推动模型轻量化与工程化落地，同时探索其在金融行业的创新应用场景。此外，还要求有IMO（国际数学奥林匹克竞赛）、AI相关竞赛（Kaggle、天池等）获奖经历；参与过开源项目（如Hugging Face、PaddleNLP等）贡献；独立开发过AI项目；熟悉CUDA编程、高性能计算（HPC）或云原生技术（Kubernetes、Docker）将成为重要加分项。

　　民生加银基金的量化系统开发岗则更侧重实战能力，要求应聘者熟练掌握Python，熟悉C/C++和Linux开发环境者优先并具备量化策略平台建设经验。该岗位明确标注“代码风格良好”的硬性要求，反映出机构对技术团队工程化能力的重视。

　　AI与量化人才在基金行业的持续走俏，在今年尤其明显。从今年以来的招聘情况看，同2024年相比，头部公司的招聘周期亦明显缩短，并采用“rolling”（滚动招聘）形式，释放出强烈的“抢人”信号。

　　海富通基金量化投资部副总监李自悟表示，AI技术目前已经深度嵌入公司的整个量化投资流程。对于行业而言，这势必会影响人才配置和资源投入的取舍。“从数据来看，通过AI模型，另类数据更易转化为差异化的超额收益来源；在因子挖掘方面，AI模型在一些数据集上已经成为基线方法，大量替代人力投入；此外，AI模型也提供了更为贴近市场逻辑的建模方式。因此，运用AI优化投研流程，可能成为未来产品竞争的胜负手。公募量化在人才团队建设上高度重视这种趋势，才能保持核心竞争力。”

　　华南一位基金专业人士坦言：“过去依赖明星基金经理‘单枪匹马’打天下的时代已去，未来的竞争优势必然建立在智能投研与人机协同体系之上。这类体系利用AI实现智能归因与预测，这将极大拓展投研的广度与效率边界。同时，使得量化对冲、指数增强、Smart Beta等策略产品更加丰富、稳健。强大的科技人才团队是驱动智能投研平台落地的关键。因此，在选拔中，我们会着重考察候选人是否清晰地理解其开发的模型或策略，这些模型或策略如何融入基金产品的整体运作链条，以及如何切实提升投资效率。”