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证券时报记者 马静
DeepSeek引发(fa)的(de)热潮在证券行业掀起的(de) “金融科(ke)技竞赛” 仍(reng)在持(chi)续升温。截至目前，已有超过30家券商宣布完成了本地化部署，并对应用场景进行了更新(xin)。这(zhe)场激烈的(de)竞争，实际上也是各家券商金融科(ke)技实力的(de)一次集中展(zhan)示。而在提升金融科(ke)技实力过程中，人才无疑是重要基石之一。
证券时报记者注意到，券商近年招(zhao)聘的(de)金融科(ke)技岗位(wei)中，对算(suan)法工(gong)程师需求日益增多。人力资源服务企业科(ke)锐国际业务总监丁轼对记者表(biao)示，现在AI（人工(gong)智能）类算(suan)法工(gong)程师供不应求。从招(zhao)聘周期看，从券商释放岗位(wei)招(zhao)聘需求到候选(xuan)人入职，普通的(de)AI工(gong)程师岗位(wei)招(zhao)聘平均需要60天(tian)。
不过，虽然(ran)人才缺口持(chi)续存在，但薪酬并没有因此水涨船高。另外，对算(suan)法工(gong)程师的(de)需求主要集中在大型(xing)券商。这(zhe)反映出当前证券行业金融科(ke)技投入更注重效能，同时马太(tai)效应愈(yu)发(fa)凸显(xian)。
1 算(suan)法工(gong)程师需求明显(xian)增多
DeepSeek给金融行业带来的(de)深刻影响(xiang)不言(yan)而喻。自2月6日起，不断有券商官宣完成了DeepSeek-R1大模型(xing)的(de)本地化部署，并发(fa)布最新(xin)应用场景或产品(pin)。据证券时报记者不完全梳理，截至近日，接入DeepSeek的(de)券商至少已有32家。
事实上，券商关注AI大模型(xing)并不是新(xin)鲜事，近两年不少券商已经开展(zhan)了这(zhe)方面的(de)研究和部署。如国金证券成立了人工(gong)智能实验室，专注于AI前沿科(ke)技的(de)探索以及公司(si)AI系统的(de)统筹与(yu)建(jian)设；中信证券成立了“人工(gong)智能+”平台CAP，赋能股权激励、合规风控(kong)、财(cai)富管理、债券等业务；东方财(cai)富自主研发(fa)妙想金融大模型(xing)，推(tui)出AI搜索、AI问答、AI研报总结、AI文(wen)档助手、AI资讯摘要、AI债券资讯、AI债券交易助手等七大场景的(de)智能化解决方案。
资深金融科(ke)技猎头齐铭（化名(ming)）告诉记者，从去年开始(shi)，券商对大模型(xing)、算(suan)法、AI产品(pin)经理等岗位(wei)的(de)需求就明显(xian)多了起来。
丁轼也向(xiang)记者提到，近两年券商在金融科(ke)技人才招(zhao)聘需求方面发(fa)生了变化。2021～2022年，券商更多招(zhao)聘偏传统的(de)IT类人才，如Java开发(fa)、前端(duan)、测试等研发(fa)岗位(wei)。但自2023年以来，券商对这(zhe)类IT类人才需求大幅减少，更倾(qing)向(xiang)于AI、算(suan)法、大数据相关人才。
证券时报记者依据各招(zhao)聘平台、券商官方平台信息梳理发(fa)现，华泰证券、中金公司(si)、银(yin)河证券、国金证券、广发(fa)证券、招(zhao)商证券、中信建(jian)投、国投证券、东方证券、国信证券曾经或正在招(zhao)聘算(suan)法工(gong)程师。
以正在招(zhao)聘人工(gong)智能算(suan)法工(gong)程师的(de)银(yin)河证券为例(li)，该公司(si)要求应聘者有将(jiang)深度(du)学习用于实际问题(ti)解决的(de)经验及模型(xing)优(you)化经验，具有2年以上相关项目经历，包含(han)但不仅限于以下(xia)的(de)方向(xiang)：文(wen)本分类、数据挖掘、知识(shi)图谱、机器(qi)学习、深度(du)学习、模式识(shi)别等。应聘者工(gong)作内容包括但不限于：根据股票(piao)Alpha策略、T+0算(suan)法、主动算(suan)法等业务场景，负责人工(gong)智能算(suan)法的(de)设计、优(you)化及编程实现等。除各项福(fu)利之外，月薪在2万～5万元之间。
2 岗位(wei)整体薪酬却有所下(xia)滑
据丁轼介(jie)绍，当前券商招(zhao)聘算(suan)法工(gong)程师主要从事三(san)方面应用场景的(de)研发(fa)。一是赋能营销(xiao)业务，如智能投顾、量化交易，借助算(suan)法优(you)化资产配置策略、进行高频交易，提升个性化服务能力和投资效率；二(er)是赋能风控(kong)，利用机器(qi)学习构建(jian)实时交易监测模型(xing)，进行风险评估和风险预警；三(san)是基于NLP自然(ran)语言(yan)技术挖掘客户行为数据，优(you)化营销(xiao)策略，提供精准营销(xiao)。
不过，虽然(ran)人才缺口持(chi)续存在，但像(xiang)前两年一样重金搭建(jian)团(tuan)队的(de)机构并不多。科(ke)锐国际近日发(fa)布的(de)《2025人才市场洞(dong)察及薪酬指南》中的(de)“金融科(ke)技篇”显(xian)示，在北(bei)上广深一线城市，具有十年以上工(gong)作经验的(de)AI负责人，年薪（底薪+固定奖金）的(de)中位(wei)数是150万元，25分位(wei)值(zhi)（即有25%的(de)人低于该数值(zhi)，反映较低端(duan)薪资水平）为120万元，75分位(wei)值(zhi)（即有75%的(de)人低于该数值(zhi)，反映较高端(duan)薪资水平）可达(da)200万元。在一线城市工(gong)作，具有五年以上工(gong)作经验的(de)算(suan)法工(gong)程师，年薪的(de)中位(wei)数是60万元，25分位(wei)值(zhi)为45万元，75分位(wei)值(zhi)为80万元。
相较2024年同期发(fa)布的(de)数字，无论是中位(wei)数，还是最高薪酬，上述两个岗位(wei)的(de)薪酬均有所下(xia)滑。其中算(suan)法工(gong)程师的(de)薪酬降幅约在20%～30%。
对此，丁轼表(biao)示，在发(fa)展(zhan)大模型(xing)前期，一些(xie)券商在薪酬预算(suan)方面投入较大。但受市场环境影响(xiang)，当前整个行业招(zhao)聘更趋(qu)理性谨慎，算(suan)法工(gong)程师岗位(wei)薪酬预算(suan)没有夸张的(de)涨幅。并且，当下(xia)候选(xuan)人换工(gong)作的(de)诉求也不只(zhi)唯薪酬论，更多会综合考量来确定。
“相较其他金融科(ke)技类岗位(wei)，算(suan)法工(gong)程师的(de)薪酬确实最高。但纵向(xiang)来看，奖金部分较前两年明显(xian)下(xia)滑。”齐铭说道，当下(xia)在券商具备五年工(gong)作经验的(de)算(suan)法工(gong)程师，底薪约在30万～40万元，奖金约等同于1～3个月月薪，极少数绩效优(you)异者能拿到4～6个月月薪。而前两年，多数算(suan)法工(gong)程师能够拿到相当于8～12个月月薪的(de)奖金。
证券时报记者梳理第三(san)方招(zhao)聘平台的(de)信息发(fa)现，券商给算(suan)法工(gong)程师岗位(wei)的(de)月薪起薪多数在2.5万元，上限则多在3.5万元，全年多为16薪。
3 跨行业流动不再是常态
据了解，按来源，券商招(zhao)聘的(de)算(suan)法工(gong)程师可分为两类：第一类是行业内的(de)流动，即从A券商到B券商；另一类是从互(hu)联网大厂到券商。不过，随着大模型(xing)赋能应用场景进入深水区，企业对此类技术金融人才要求更为严格，先(xian)前的(de)跨行业流动不再是常态。
丁轼提到，虽然(ran)互(hu)联网大厂拥有丰(feng)富的(de)AI类人才，但并不一定适用。券商会评估候选(xuan)人是否(fou)在懂技术的(de)同时，也懂金融。换言(yan)之，复合类的(de)人才在券商现有招(zhao)聘市场里会更受青睐。
齐铭也有类似观(guan)点。他还提到，相比互(hu)联网大厂，券商给出的(de)算(suan)法工(gong)程师薪酬并不占优(you)，这(zhe)也导致(zhi)了招(zhao)聘难(nan)度(du)提高。一般情况下(xia)，有五年工(gong)作经验的(de)算(suan)法工(gong)程师招(zhao)聘周期在3～6个月。
需要注意的(de)是，招(zhao)聘算(suan)法工(gong)程师较多的(de)是大型(xing)券商。据齐铭介(jie)绍，当前对算(suan)法工(gong)程师的(de)需求主要集中在行业前十券商。“虽然(ran)岗位(wei)需求确实在增加，但招(zhao)聘算(suan)法工(gong)程师的(de)券商不超过20家。”
丁轼也提到，近两年一些(xie)头部券商相继组(zu)建(jian)算(suan)法、大数据方面的(de)团(tuan)队，在AI大数据类人才方面早有布局，且需求也在增加。
这(zhe)也反映出不同体量的(de)券商在金融科(ke)技发(fa)展(zhan)路径(jing)上的(de)差异。与(yu)过去更注重追新(xin)赶(gan)早的(de)“求快”主基调不同，越来越多的(de)传统金融机构将(jiang)目光转向(xiang)金融科(ke)技投入的(de)效能与(yu)质量。
其中，经营状况稳健、技术力量充实的(de)头部大型(xing)机构态度(du)更为开放，继续依靠内生研发(fa)能力，设立研发(fa)中心、大数据中心等，探索金融科(ke)技在业务场景中的(de)更多新(xin)可能；而中小型(xing)机构则在研发(fa)投入上更为谨慎，倾(qing)向(xiang)于选(xuan)择借助外部解决方案商的(de)成熟平台型(xing)产品(pin)，驱动机构管理及业务创新(xin)。