证券时报记者 马静

DeepSeek引发的热潮在证券行业掀起的 “金融科技竞赛” 仍在持续升温。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。这场激烈的竞争，实际上也是各家券商金融科技实力的一次集中展示。而在提升金融科技实力过程中，人才无疑是重要基石之一。

证券时报记者注意到，券商近年招聘的金融科技岗位中，对算法工程师需求日益增多。人力资源服务企业科锐国际业务总监丁轼对记者表示，现在AI（人工智能）类算法工程师供不应求。从招聘周期看，从券商释放岗位招聘需求到候选人入职，普通的AI工程师岗位招聘平均需要60天。

不过，虽然人才缺口持续存在，但薪酬并没有因此水涨船高。另外，对算法工程师的需求主要集中在大型券商。这反映出当前证券行业金融科技投入更注重效能，同时马太效应愈发凸显。

1 算法工程师需求明显增多

DeepSeek给金融行业带来的深刻影响不言而喻。自2月6日起，不断有券商官宣完成了DeepSeek-R1大模型的本地化部署，并发布最新应用场景或产品。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的研究和部署。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、财富管理、债券等业务；东方财富自主研发妙想金融大模型，推出AI搜索、AI问答、AI研报总结、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的智能化解决方案。

资深金融科技猎头齐铭（化名）告诉记者，从去年开始，券商对大模型、算法、AI产品经理等岗位的需求就明显多了起来。

丁轼也向记者提到，近两年券商在金融科技人才招聘需求方面发生了变化。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、券商官方平台信息梳理发现，华泰证券、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的方向：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：根据股票Alpha策略、T+0算法、主动算法等业务场景，负责人工智能算法的设计、优化及编程实现等。除各项福利之外，月薪在2万～5万元之间。

2 岗位整体薪酬却有所下滑

据丁轼介绍，当前券商招聘算法工程师主要从事三方面应用场景的研发。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、进行高频交易，提升个性化服务能力和投资效率；二是赋能风控，利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》中的“金融科技篇”显示，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年同期发布的数字，无论是中位数，还是最高薪酬，上述两个岗位的薪酬均有所下滑。其中算法工程师的薪酬降幅约在20%～30%。

对此，丁轼表示，在发展大模型前期，一些券商在薪酬预算方面投入较大。但受市场环境影响，当前整个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定。

“相较其他金融科技类岗位，算法工程师的薪酬确实最高。但纵向来看，奖金部分较前两年明显下滑。”齐铭说道，当下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，奖金约等同于1～3个月月薪，极少数绩效优异者能拿到4～6个月月薪。而前两年，多数算法工程师能够拿到相当于8～12个月月薪的奖金。

证券时报记者梳理第三方招聘平台的信息发现，券商给算法工程师岗位的月薪起薪多数在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，券商招聘的算法工程师可分为两类：第一类是行业内的流动，即从A券商到B券商；另一类是从互联网大厂到券商。不过，随着大模型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，先前的跨行业流动不再是常态。

丁轼提到，虽然互联网大厂拥有丰富的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时，也懂金融。换言之，复合类的人才在券商现有招聘市场里会更受青睐。

齐铭也有类似观点。他还提到，相比互联网大厂，券商给出的算法工程师薪酬并不占优，这也导致了招聘难度提高。一般情况下，有五年工作经验的算法工程师招聘周期在3～6个月。

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

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

这也反映出不同体量的券商在金融科技发展路径上的差异。与过去更注重追新赶早的“求快”主基调不同，越来越多的传统金融机构将目光转向金融科技投入的效能与质量。

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

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