DeepSeek引發(fā)的熱潮在證券行業(yè)掀起的 “金融科技競(jìng)賽” 仍在持續(xù)升溫。截至目前，已有超過(guò)30家券商宣布完成了本地化部署，并對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行了更新。這場(chǎng)激烈的競(jìng)爭(zhēng)，實(shí)際上也是各家券商金融科技實(shí)力的一次集中展示。而在提升金融科技實(shí)力過(guò)程中，人才無(wú)疑是重要基石之一。

據(jù)了解，券商近年招聘的金融科技崗位中，對(duì)算法工程師需求日益增多。人力資源服務(wù)企業(yè)科銳國(guó)際業(yè)務(wù)總監(jiān)丁軾表示，現(xiàn)在AI（人工智能）類(lèi)算法工程師供不應(yīng)求。從招聘周期看，從券商釋放崗位招聘需求到候選人入職，普通的AI工程師崗位招聘平均需要60天。

不過(guò)，雖然人才缺口持續(xù)存在，但薪酬并沒(méi)有因此水漲船高。另外，對(duì)算法工程師的需求主要集中在大型券商。這反映出當(dāng)前證券行業(yè)金融科技投入更注重效能，同時(shí)馬太效應(yīng)愈發(fā)凸顯。

算法工程師需求明顯增多

DeepSeek給金融行業(yè)帶來(lái)的深刻影響不言而喻。自2月6日起，不斷有券商官宣完成了DeepSeek-R1大模型的本地化部署，并發(fā)布最新應(yīng)用場(chǎng)景或產(chǎn)品。據(jù)不完全梳理，截至近日，接入DeepSeek的券商至少已有32家。

事實(shí)上，券商關(guān)注AI大模型并不是新鮮事，近兩年不少券商已經(jīng)開(kāi)展了這方面的研究和部署。如國(guó)金證券成立了人工智能實(shí)驗(yàn)室，專(zhuān)注于AI前沿科技的探索以及公司AI系統(tǒng)的統(tǒng)籌與建設(shè)；中信證券成立了“人工智能+”平臺(tái)CAP，賦能股權(quán)激勵(lì)、合規(guī)風(fēng)控、財(cái)富管理、債券等業(yè)務(wù)；東方財(cái)富自主研發(fā)妙想金融大模型，推出AI搜索、AI問(wèn)答、AI研報(bào)總結(jié)、AI文檔助手、AI資訊摘要、AI債券資訊、AI債券交易助手等七大場(chǎng)景的智能化解決方案。

資深金融科技獵頭齊銘介紹，從去年開(kāi)始，券商對(duì)大模型、算法、AI產(chǎn)品經(jīng)理等崗位的需求就明顯多了起來(lái)。

丁軾提到，近兩年券商在金融科技人才招聘需求方面發(fā)生了變化。2021～2022年，券商更多招聘偏傳統(tǒng)的IT類(lèi)人才，如Java開(kāi)發(fā)、前端、測(cè)試等研發(fā)崗位。但自2023年以來(lái)，券商對(duì)這類(lèi)IT類(lèi)人才需求大幅減少，更傾向于AI、算法、大數(shù)據(jù)相關(guān)人才。

調(diào)查發(fā)現(xiàn)，華泰證券、中金公司、銀河證券、國(guó)金證券、廣發(fā)證券、招商證券、中信建投、國(guó)投證券、東方證券、國(guó)信證券曾經(jīng)或正在招聘算法工程師。

以正在招聘人工智能算法工程師的銀河證券為例，該公司要求應(yīng)聘者有將深度學(xué)習(xí)用于實(shí)際問(wèn)題解決的經(jīng)驗(yàn)及模型優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)，具有2年以上相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)歷，包含但不僅限于以下的方向：文本分類(lèi)、數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、模式識(shí)別等。應(yīng)聘者工作內(nèi)容包括但不限于：根據(jù)股票Alpha策略、T+0算法、主動(dòng)算法等業(yè)務(wù)場(chǎng)景，負(fù)責(zé)人工智能算法的設(shè)計(jì)、優(yōu)化及編程實(shí)現(xiàn)等。除各項(xiàng)福利之外，月薪在2萬(wàn)～5萬(wàn)元之間。

 崗位整體薪酬卻有所下滑

據(jù)丁軾介紹，當(dāng)前券商招聘算法工程師主要從事三方面應(yīng)用場(chǎng)景的研發(fā)。一是賦能營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)，如智能投顧、量化交易，借助算法優(yōu)化資產(chǎn)配置策略、進(jìn)行高頻交易，提升個(gè)性化服務(wù)能力和投資效率；二是賦能風(fēng)控，利用機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建實(shí)時(shí)交易監(jiān)測(cè)模型，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警；三是基于NLP自然語(yǔ)言技術(shù)挖掘客戶行為數(shù)據(jù)，優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)策略，提供精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。

不過(guò)，雖然人才缺口持續(xù)存在，但像前兩年一樣重金搭建團(tuán)隊(duì)的機(jī)構(gòu)并不多。科銳國(guó)際近日發(fā)布的《2025人才市場(chǎng)洞察及薪酬指南》中的“金融科技篇”顯示，在北上廣深一線城市，具有十年以上工作經(jīng)驗(yàn)的AI負(fù)責(zé)人，年薪（底薪+固定獎(jiǎng)金）的中位數(shù)是150萬(wàn)元，25分位值（即有25%的人低于該數(shù)值，反映較低端薪資水平）為120萬(wàn)元，75分位值（即有75%的人低于該數(shù)值，反映較高端薪資水平）可達(dá)200萬(wàn)元。在一線城市工作，具有五年以上工作經(jīng)驗(yàn)的算法工程師，年薪的中位數(shù)是60萬(wàn)元，25分位值為45萬(wàn)元，75分位值為80萬(wàn)元。

相較2024年同期發(fā)布的數(shù)字，無(wú)論是中位數(shù)，還是最高薪酬，上述兩個(gè)崗位的薪酬均有所下滑。其中算法工程師的薪酬降幅約在20%～30%。

對(duì)此，丁軾表示，在發(fā)展大模型前期，一些券商在薪酬預(yù)算方面投入較大。但受市場(chǎng)環(huán)境影響，當(dāng)前整個(gè)行業(yè)招聘更趨理性謹(jǐn)慎，算法工程師崗位薪酬預(yù)算沒(méi)有夸張的漲幅。并且，當(dāng)下候選人換工作的訴求也不只唯薪酬論，更多會(huì)綜合考量來(lái)確定。

“相較其他金融科技類(lèi)崗位，算法工程師的薪酬確實(shí)最高。但縱向來(lái)看，獎(jiǎng)金部分較前兩年明顯下滑。”齊銘說(shuō)道，當(dāng)下在券商具備五年工作經(jīng)驗(yàn)的算法工程師，底薪約在30萬(wàn)～40萬(wàn)元，獎(jiǎng)金約等同于1～3個(gè)月月薪，極少數(shù)績(jī)效優(yōu)異者能拿到4～6個(gè)月月薪。而前兩年，多數(shù)算法工程師能夠拿到相當(dāng)于8～12個(gè)月月薪的獎(jiǎng)金。

 跨行業(yè)流動(dòng)不再是常態(tài)

據(jù)了解，按來(lái)源，券商招聘的算法工程師可分為兩類(lèi)：第一類(lèi)是行業(yè)內(nèi)的流動(dòng)，即從A券商到B券商；另一類(lèi)是從互聯(lián)網(wǎng)大廠到券商。不過(guò)，隨著大模型賦能應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)入深水區(qū)，企業(yè)對(duì)此類(lèi)技術(shù)金融人才要求更為嚴(yán)格，先前的跨行業(yè)流動(dòng)不再是常態(tài)。

丁軾提到，雖然互聯(lián)網(wǎng)大廠擁有豐富的AI類(lèi)人才，但并不一定適用。券商會(huì)評(píng)估候選人是否在懂技術(shù)的同時(shí)，也懂金融。換言之，復(fù)合類(lèi)的人才在券商現(xiàn)有招聘市場(chǎng)里會(huì)更受青睞。

齊銘也有類(lèi)似觀點(diǎn)。他還提到，相比互聯(lián)網(wǎng)大廠，券商給出的算法工程師薪酬并不占優(yōu)，這也導(dǎo)致了招聘難度提高。一般情況下，有五年工作經(jīng)驗(yàn)的算法工程師招聘周期在3～6個(gè)月。

需要注意的是，招聘算法工程師較多的是大型券商。據(jù)齊銘介紹，當(dāng)前對(duì)算法工程師的需求主要集中在行業(yè)前十券商。“雖然崗位需求確實(shí)在增加，但招聘算法工程師的券商不超過(guò)20家。”

丁軾也提到，近兩年一些頭部券商相繼組建算法、大數(shù)據(jù)方面的團(tuán)隊(duì)，在AI大數(shù)據(jù)類(lèi)人才方面早有布局，且需求也在增加。

這也反映出不同體量的券商在金融科技發(fā)展路徑上的差異。與過(guò)去更注重追新趕早的“求快”主基調(diào)不同，越來(lái)越多的傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)將目光轉(zhuǎn)向金融科技投入的效能與質(zhì)量。

其中，經(jīng)營(yíng)狀況穩(wěn)健、技術(shù)力量充實(shí)的頭部大型機(jī)構(gòu)態(tài)度更為開(kāi)放，繼續(xù)依靠?jī)?nèi)生研發(fā)能力，設(shè)立研發(fā)中心、大數(shù)據(jù)中心等，探索金融科技在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的更多新可能；而中小型機(jī)構(gòu)則在研發(fā)投入上更為謹(jǐn)慎，傾向于選擇借助外部解決方案商的成熟平臺(tái)型產(chǎn)品，驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)管理及業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

（來(lái)源：證券時(shí)報(bào)網(wǎng)）