DeepSeek给金融(rong)行业带来的深刻影响不言而喻。自2月6日起(qi)，不断有券商官宣(xuan)完成了DeepSeek-R1大模型的本地化部(bu)署，并发布最新应用场景(jing)或产品。据证券时报记者不完全梳理，截至近日，接入DeepSeek的券商至少已有32家。

事实上，券商关注AI大模型并不是新鲜事，近两年不少券商已经开展了这方面(mian)的研究和部(bu)署。如国金证券成立了人工智能实验室，专注于AI前沿科技的探索以及公司AI系统的统筹与建设；中信证券成立了“人工智能+”平台CAP，赋能股权激励、合规风控(kong)、财富管理、债券等业务；东方财富自主研发妙想金融(rong)大模型，推出AI搜索、AI问答、AI研报总(zong)结(jie)、AI文档助手、AI资讯摘要、AI债券资讯、AI债券交易助手等七大场景(jing)的智能化解(jie)决方案。

资深金融(rong)科技猎头齐(qi)铭（化名）告诉记者，从去(qu)年开始，券商对大模型、算法、AI产品经理等岗位的需求就明显(xian)多了起(qi)来。

丁轼也向(xiang)记者提到，近两年券商在金融(rong)科技人才招聘需求方面(mian)发生了变化。2021～2022年，券商更多招聘偏传统的IT类人才，如Java开发、前端、测试等研发岗位。但自2023年以来，券商对这类IT类人才需求大幅减少，更倾向(xiang)于AI、算法、大数据相关人才。

证券时报记者依据各招聘平台、券商官方平台信息(xi)梳理发现，华泰(tai)证券、中金公司、银河证券、国金证券、广发证券、招商证券、中信建投、国投证券、东方证券、国信证券曾(ceng)经或正在招聘算法工程师。

以正在招聘人工智能算法工程师的银河证券为例，该公司要求应聘者有将深度学习用于实际问题解(jie)决的经验及模型优化经验，具有2年以上相关项目经历，包含但不仅限于以下(xia)的方向(xiang)：文本分类、数据挖掘、知识图谱、机器学习、深度学习、模式识别等。应聘者工作内容包括但不限于：根(gen)据股票(piao)Alpha策略、T+0算法、主动(dong)算法等业务场景(jing)，负责人工智能算法的设计、优化及编程实现等。除各项福利(li)之外，月薪在2万～5万元之间。

2 岗位整体薪酬却有所下(xia)滑

据丁轼介绍，当前券商招聘算法工程师主要从事三方面(mian)应用场景(jing)的研发。一是赋能营销业务，如智能投顾、量化交易，借助算法优化资产配置策略、进行高频(pin)交易，提升个(ge)性化服务能力(li)和投资效率；二(er)是赋能风控(kong)，利(li)用机器学习构建实时交易监测模型，进行风险评估和风险预警；三是基于NLP自然语(yu)言技术挖掘客户行为数据，优化营销策略，提供精准营销。

不过，虽(sui)然人才缺口持续存在，但像前两年一样重金搭建团队的机构并不多。科锐国际近日发布的《2025人才市场洞察及薪酬指南(nan)》中的“金融(rong)科技篇”显(xian)示，在北上广深一线城市，具有十年以上工作经验的AI负责人，年薪（底薪+固定奖金）的中位数是150万元，25分位值（即(ji)有25%的人低于该数值，反映较低端薪资水平）为120万元，75分位值（即(ji)有75%的人低于该数值，反映较高端薪资水平）可达200万元。在一线城市工作，具有五年以上工作经验的算法工程师，年薪的中位数是60万元，25分位值为45万元，75分位值为80万元。

相较2024年同(tong)期发布的数字(zi)，无论是中位数，还是最高薪酬，上述两个(ge)岗位的薪酬均(jun)有所下(xia)滑。其中算法工程师的薪酬降幅约在20%～30%。

对此，丁轼表(biao)示，在发展大模型前期，一些券商在薪酬预算方面(mian)投入较大。但受市场环(huan)境影响，当前整个(ge)行业招聘更趋理性谨慎，算法工程师岗位薪酬预算没有夸张的涨幅。并且，当下(xia)候选人换工作的诉求也不只唯薪酬论，更多会综合考量来确(que)定。

“相较其他金融(rong)科技类岗位，算法工程师的薪酬确(que)实最高。但纵向(xiang)来看，奖金部(bu)分较前两年明显(xian)下(xia)滑。”齐(qi)铭说道(dao)，当下(xia)在券商具备五年工作经验的算法工程师，底薪约在30万～40万元，奖金约等同(tong)于1～3个(ge)月月薪，极少数绩效优异者能拿到4～6个(ge)月月薪。而前两年，多数算法工程师能够拿到相当于8～12个(ge)月月薪的奖金。

证券时报记者梳理第(di)三方招聘平台的信息(xi)发现，券商给算法工程师岗位的月薪起(qi)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(dong)不再是常态

据了解(jie)，按来源，券商招聘的算法工程师可分为两类：第(di)一类是行业内的流动(dong)，即(ji)从A券商到B券商；另一类是从互联(lian)网大厂到券商。不过，随着大模型赋能应用场景(jing)进入深水区，企业对此类技术金融(rong)人才要求更为严格，先(xian)前的跨行业流动(dong)不再是常态。

丁轼提到，虽(sui)然互联(lian)网大厂拥有丰富的AI类人才，但并不一定适用。券商会评估候选人是否在懂技术的同(tong)时，也懂金融(rong)。换言之，复合类的人才在券商现有招聘市场里会更受青睐。

齐(qi)铭也有类似观点。他还提到，相比互联(lian)网大厂，券商给出的算法工程师薪酬并不占优，这也导(dao)致了招聘难度提高。一般情况下(xia)，有五年工作经验的算法工程师招聘周(zhou)期在3～6个(ge)月。

需要注意(yi)的是，招聘算法工程师较多的是大型券商。据齐(qi)铭介绍，当前对算法工程师的需求主要集中在行业前十券商。“虽(sui)然岗位需求确(que)实在增加，但招聘算法工程师的券商不超过20家。”

丁轼也提到，近两年一些头部(bu)券商相继组建算法、大数据方面(mian)的团队，在AI大数据类人才方面(mian)早(zao)有布局，且需求也在增加。

这也反映出不同(tong)体量的券商在金融(rong)科技发展路径上的差(cha)异。与过去(qu)更注重追新赶早(zao)的“求快”主基调不同(tong)，越来越多的传统金融(rong)机构将目光转向(xiang)金融(rong)科技投入的效能与质量。

其中，经营状况稳健、技术力(li)量充实的头部(bu)大型机构态度更为开放，继续依靠内生研发能力(li)，设立研发中心、大数据中心等，探索金融(rong)科技在业务场景(jing)中的更多新可能；而中小型机构则在研发投入上更为谨慎，倾向(xiang)于选择借助外部(bu)解(jie)决方案商的成熟平台型产品，驱动(dong)机构管理及业务创新。

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