财联社3月5日讯开年以来，量化私募的战场也开始转向校园。多家百亿级头部私募密集出现在各大高校宣讲会和招聘平台上，一些顶尖理工科学生同时握着多家量化机构的笔试链接和面试邀约，讨论着“哪家百亿私募给AI岗位开的待遇更高、成长路径更清晰”。

　　从世纪前沿、天演资本，到启林投资、九坤投资、波克私募、玄元投资等机构，招聘触角集体伸向国内外顶尖高校，面向的毕业年份提前到2027届、2028届，为量化研究员、AI算法研究员等核心岗位给出月薪四万元起、绩效奖金上不封顶的条件。一位头部私募人力负责人直言，今年春招在内部被视作不能输的一仗。

　　在更宏观的层面，截至2月26日，百亿私募数量已达125家，再创历史新高。头部机构的体量和数量都明显上了一个台阶。规模扩张叠加AI浪潮，这一轮招聘大战已经远远超出扩招几位研究员的范畴，而是事关策略容量、技术路线乃至机构长期竞争格局的系统性布局。

　　对于站在职业选择十字路口的理工科毕业生而言，走进百亿私募的AI实验室，意味着走进一条高速演进但也竞争激烈的职业赛道；而对于管理人而言，春招只是起点，真正的考验来自于如何让这批高智人才持续转化为可重复的超额收益。

　　头部机构抢人才进行中，AI岗位排在最前

　　从公开信息看，今年春招最积极的，是一批已经站稳百亿规模、并在量化赛道占据一席之地的机构。世纪前沿、天演资本、九坤投资、启林投资、波克私募、玄元投资等，在同一时间窗口密集发布春招和暑期实习公告。一位求职者对财联社记者表示，这些招牌对理工科学生的吸引力已经不输互联网大厂。

　　从岗位设置来看，传统的量化研究员岗位被细分为高频、基本面、组合优化等方向，几乎所有机构都在补强策略研究的基本盘；与人工智能深度融合的岗位则站上舞台中央，AI算法研究员、机器学习研究员、数据科学家等职位频繁出现，任职要求里高频出现机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理等关键词。

　　配套的量化开发工程师、高频系统开发工程师、数据开发工程师等技术岗位扩容，负责把研究成果落地到交易系统和风控体系中，构成从数据到执行的完整链条。

　　如九坤投资在此前的招聘中，就明确列出了投研方向的量化策略研究员、AI算法研究员、大模型算法研究员，以及工程方向的量化实现工程师、Quant Developer和AI基础设施工程师，强调“依托公司强大的计算资源和研究框架，在多种应用场景实践机器学习算法”。

　　此外，门槛和待遇也显示出“双高”的特征，多家机构在招聘说明中直接写明希望候选人来自C9或全球QS五十名内高校的数学、计算机、物理等理工科专业，要有扎实的数理基础和编程能力，以及建模竞赛、信息学竞赛或国际学术论文等经历。

　　天演资本为校招岗位开出的月薪大致在四万元及以上，并明确“绩效奖金不封顶”；九坤投资的相关岗位则在多个宣讲资料中给出“有竞争力的薪酬+高强度项目实战”的组合。部分百亿量化在第三方招聘平台上给出“AI算法工程师/机器学习”岗位，标注的年基础薪酬区间在60万到200万元，并且同时向22届至26届开放，要求候选人来自985本硕博或者具备三年以上相关经验。

　　一位长期负责量化机构招聘的猎头透露，今年不少百亿私募给出的第一份offer，已经可以与头部互联网公司算法岗的薪酬“正面硬碰”，尤其是在AI相关岗位上，他更关心机构是否愿意给新人足够多的数据和算力，让他们大胆去做探索。

　　从更宏观的视角看，随着以DeepSeek为代表的大模型话题引爆，多家百亿量化机构在今年春招和社招中，几乎全部把AI、算法、大模型等关键词写进岗位说明，部分机构甚至专门开设大模型全栈工程师、深度学习平台工程师等新职位，人才争夺战已经从单一的量化研究岗，扩展为“投研+工程+基础设施”的整条技术链条。

　　百亿私募为何押注AI人才

　　如果把视角拉远，这场春招大战背后，是百亿私募站在规模临界点和技术拐点上的双重压力。私募排排网数据显示，百亿规模以上的私募管理人已经达到125家，头部机构之间在产品线布局、渠道覆盖、客户结构等维度的差异正在缩小，单纯依靠先发优势已经难以形成长期壁垒。

　　在这样的环境中，谁能更快把新技术变成可用的生产力，谁就更有可能把规模做稳，把回撤控制在投资人可以接受的范围内。

　　AI正是这场竞赛中最关键的变量之一。招聘启事里高频出现的机器学习、深度学习、自然语言处理、强化学习等关键词，并不是为了“做样子”，而是对应着一整套从另类数据挖掘、市场微观结构建模，到订单执行优化、交易成本控制的应用场景。

　　有研究负责人透露，过去量化模型主要依赖结构化的财务数据和价格数据，现在越来越多的团队开始处理新闻、公告、社交媒体等非结构化数据，以及逐笔成交等高频数据，如果没有足够强的AI团队，很难在这些领域做出真正具有差异化的东西。

　　供给端的压力同样存在。天演资本在对外宣传中提到，已经在真实交易中应用前沿AI技术，世纪前沿推出“前沿青年学者计划”，希望把学界的新方法和新思路引入实盘环境，启林投资选择在投研体系底层搭建自建的基础设施和算法库。

　　对这些机构而言，AI已经不再是辅助研究的锦上添花，而是下一阶段能否继续跑赢市场的底层操作系统。也正因为如此，他们在人才上的投入呈现出明显的前置化和进攻性，希望通过提前锁定优秀学生，在校期间就让他们参与真实项目，通过实习和联合课题的方式完成从学术研究到策略开发的过渡。

　　与此同时，百亿私募内部的人才结构也在悄然生变，从传统的“金融加数学”，向“科学加工程”的复合型模型迁移。多家机构一方面偏好本科学习理工科、硕士阶段转向金融工程或数量金融的候选人，另一方面更加看重候选人在工程实现上的能力，例如能否独立完成高性能回测框架的搭建，能否在分布式环境下高效处理海量数据等。

　　有业内人士形容，过去大家找的是“会敲代码的金融分析师”，现在更希望招到的是“懂金融问题的工程师”，前者更多停留在策略层面，后者可以把策略真正做成可扩展的系统。

　　长期主义也是这一轮人才布局的重要背景。多家百亿私募在招聘中强调“长期稳定”，并给出股份激励、利润分成等长期激励方案，希望用更清晰的职业发展路径留住核心人才。一位研究总监提到，优秀的AI研究员从进入公司到独立带团队往往需要数年时间，“我们现在招进来的人，很可能决定几年后这家机构在AI策略上的上限”，因此在招聘阶段宁可放慢节奏，也不愿轻易降低标准。

　　可以预见，随着这批在AI语境下成长起来的新一代研究员逐步走向前台，百亿私募之间的分化将更多体现在技术栈和人才结构上，而不是简单的规模大小之争。对于还在观望的机构来说，这场春招大战是一个窗口，错过这一轮AI人才的集中供给期，未来想要补课的成本会更高。