财π新闻 据上海证券报2026年9月22日报道，2027届秋季校园招聘季已拉开帷幕，公私募基金行业对AI人才的争夺热度空前。多家头部基金公司系统性扩大AI人才招聘规模，岗位设置从底层算法研究延伸至大模型应用、智能体开发及平台架构，标志着公募基金对AI的布局正从单点探索转向系统化嵌入。不同于往年零星试水的招聘状态，今年的AI人才招聘已经成为公私募机构校招布局的核心板块，覆盖从技术底层到业务落地的全链条需求，行业内围绕AI人才的竞争已经进入全面升级的阶段。

在公募基金的招聘序列中，易方达基金单独设立AI人才专项，招聘大模型算法工程师、AI全栈工程师、权益投研与量化融合等岗位，覆盖科技团队、投研团队、业务团队等多个条线的不同需求。其中针对权益投研与量化融合方向的岗位，明确要求探索机器学习、大语言模型在公司研究与投资决策中的应用，协同推动AI与量化研究成果落地，提升投研效率，围绕权益投资问题挖掘多源数据中的投资信息与规律，将行业及基本面逻辑转化为量化信号，并检验其有效性与稳定性。这一岗位设置打破了传统投研与技术岗位之间的壁垒，推动两类不同背景的人才实现深度协同。

南方基金开启金融科技专场，招聘AI框架工程师、AI应用开发工程师等多个AI相关岗位，要求应聘者具备扎实的编程基础，熟悉流式处理与异步编程模型，理解大模型工具调用、多模型路由机制，熟悉主流智能体编排框架与协议，同时还要具备系统架构设计能力与技术攻关能力，可独立承担模块从设计到落地的完整周期。这类岗位的设置不再局限于基础的AI功能开发，而是指向复杂金融场景下的系统性技术搭建，能够支撑整个投研体系的智能化改造需求。

招商基金设立软件开发岗AI方向及AI算法岗，招聘对象面向海内外2027届应届毕业生，为相关方向的应届生提供进入资管行业AI赛道的直接通道。申万菱信基金增设AI与金融工程岗，进一步拓展中小公募在AI人才布局上的覆盖范围，让不同规模的机构都能参与到智能化转型的人才储备进程中。从整体岗位设置来看，公募基金的AI相关岗位已经覆盖大模型算法、AI全栈、AI数据、AI安全等方向，并延伸至投研与量化融合等交叉领域，形成从底层技术到业务落地的完整人才链条，没有明显的环节缺口。

除了头部公募之外，十余家不同规模的公募基金都在2027届校招中加入了AI相关岗位的招聘计划，包括嘉实基金、博时基金、华安基金、天弘基金、鹏华基金、永赢基金、银华基金等头部机构，以及博道基金、安信基金、海富通基金、泰康基金、前海开源基金等中小基金公司，都在招聘序列中纳入了AI方向的相关岗位。部分机构还将AI相关岗位延伸到中后台条线，设立风控合规、基金运营、系统运维等方向的AI应用岗，让AI技术的覆盖范围不再局限于投研和IT部门，而是渗透到机构运营的各个环节。

在私募基金的招聘序列中，九坤投资招聘AI算法研究员、AI工程师等岗位，相关招聘需求分布在量化研究方向和工程方向，其中AI算法研究员的岗位职责包括挖掘海量的金融数据，在特征提取、价格预测、组合优化等不同的应用场景实践机器学习算法，以及AI前瞻领域预研与实验等内容。这类岗位直接对接量化投资的核心业务场景，要求候选人能够将AI技术直接转化为可落地的投资研究工具，快速产生实际业务价值。

明汯投资和宽德投资分别启动全球校招寻找AI算法研究员和机器学习研究员，将人才搜寻的范围拓展到全球各地的顶尖高校，面向不同教育背景的优秀应届生开放岗位通道。这类全球校招的设置，能够帮助私募机构吸纳更多具备国际前沿AI技术视野的人才，将全球范围内的技术研究成果快速引入国内资管行业的应用场景中，进一步提升机构自身的技术储备厚度。

与公募基金的招聘逻辑有所不同，私募更加注重候选人对AI工具的实际使用能力和深度判断力，关注如何平衡AI能力与领域知识提升。在招聘考核过程中，私募机构不会单纯考察候选人的算法理论储备，而是更倾向于设置贴近真实业务场景的实战类考核题目，要求候选人在限定时间内完成从数据处理到模型搭建再到结果验证的完整流程，以此筛选出能够快速适配岗位需求的实战型人才，避免出现理论与实际应用脱节的情况。

不少百亿级量化私募相关人士表示，AI正加速重构私募的投研架构与流程，过往依赖人工经验搭建的投研体系正在被人机协同的全新模式逐步替代。在这样的行业背景下，私募机构对AI人才的需求不再是补充性的人员配置，而是支撑整个机构未来业务发展的核心力量，相关岗位的招聘规模和招聘标准都在持续提升，整个行业对AI人才的重视程度已经达到前所未有的高度。

公私募掀起AI抢人大战的原因在于AI正深刻重塑资管行业。AI能够迅速梳理海量文献、辅助代码编写和参数优化，大幅提升因子开发效率和研究深度，推动研究员打破岗位壁垒。在传统的投研模式下，研究员需要花费大量时间在基础资料整理、数据清洗、代码调试等重复性工作上，能够投入到深度逻辑思考和投资判断中的时间占比相对有限，而AI技术的引入可以将这类标准化工作的处理效率提升数倍，让研究员能够把更多精力集中到核心的研究环节中。

传统模块化分工模式将转向灵活一体化的协作机制，传统投研流水线也将重构为问题、假设、探索、判断和筛选的新模式。过往资管行业的岗位划分有着非常清晰的边界，投研、交易、技术、运营等不同条线的人员各司其职，跨条线的协同需要经过多层级的流程对接，整体响应效率相对较低。而在AI技术的支撑下，不同岗位的人员可以围绕同一个研究目标快速组建临时协作小组，借助AI工具打通不同环节之间的信息壁垒，大幅提升整体协作的灵活度和响应速度。

未来组织将围绕问题临时聚合，由AI承担执行协调，人则直接负责判断。这种全新的组织模式打破了传统的部门架构限制，不需要设置固定的长期团队，只需要根据当下遇到的具体研究问题，快速聚合不同背景的专业人员，由AI负责完成信息同步、进度跟踪、资源协调等执行层面的工作，所有人员的精力都可以集中到最核心的判断环节，避免被大量事务性工作分散注意力，整个组织的运行效率将得到质的提升。

机构抢夺AI人才，实质是在抢占未来10年甚至更久的核心竞争力。AI时代，大量机构过往积累的研究经验和壁垒可能会被颠覆，谁能够率先搭建起完善的AI人才梯队，完成全业务流程的智能化改造，谁就能在未来的行业竞争中占据主动位置。当前行业内的AI人才争夺战，本质上是不同机构对未来行业发展话语权的提前布局，相关人才的储备情况将直接决定各家机构在未来很长一段时间内的行业地位和发展潜力。

(编辑：杨学萍)