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　　每经记者|杨建 每经编辑|赵云

　　私募行业的投研岗位 ，历来是名校硕博毕业生的“主战场” 。然而近期
，北京一家私募的招聘公告，彻底打破了业内默认的学历与年龄壁垒——只要年满18岁 ，且具备高三在读或毕业的学历水平
，即可应聘。

　　信息一经发布，便在私募圈引发热议：私募投研核心岗位真的不再看重学历 、不要求投资经验了吗？答案并非绝对
。据了解 ，此次招聘的核心要求
，是应聘者必须提供详尽的AI使用心得、使用记录及代表性案例。其中，首席人工智能官岗位明确要求 ，应聘者需推动公司与AI深度融合
、全面重塑业务，实现生产力数倍提升、运营成本降低等目标 。

　　AI时代
，能力重于学历，人工智能真的要“颠覆 ”私募行业了吗？业内观点不一
。

　　此次打破行业常规的私募机构为“止于至善
” ，其官微发布的招聘广告显示
，2008年及以后出生的人士（必须年满18岁），不再受到各岗位学历门槛要求限制；公司明确表示“相信AI时代能力重于学历”。招聘信息中明确了多项福利与要求：入职员工可即刻获得每年至少5万元的AI使用额度；应聘者需提供详尽的AI使用心得 、使用记录
、代表性案例 ，以及简历、经历证明 、投研报告等相关资料
，供AI进行初步评估 。

　　从招聘岗位来看，首席人工智能官需主导公司与AI的融合重塑 ，核心目标是大幅提升生产力
、降低运营成本；投研岗位则覆盖科技创新、消费 、医药
、制造、周期五大领域
，入职人员可逐步成长为基金经理，公司额外提供相当于基础工资50%的AI工具使用额度 ，助力投研人员实现“Token自由 ”
。此外
，招聘还明确了品行与能力要求，包括认同长期主义 、热爱具有挑战性和成就感的工作 ，以及良好的抗压能力和自驱力。

　　据悉，止于至善2026年投资策略已明确
，其规划的“星际舰队
”产品线已处于运营状态，且全部采用投研团队与AI共同开发
、形成“共识”的交易体系（“AI赛博坦 ”子体系之一） ，核心策略为“全球价值投资策略
” 。从招聘需求不难看出
，该公司已将AI深度嵌入投研、风控 、运营、市场等核心业务流程，并为员工配备专项AI工具预算
。早在2023年 ，该机构就已宣布启用“人工智能机器人”（AI）独立管理旗下相关资管产品。

　　止于至善总经理何理告诉《每日经济新闻》记者：“我们的初衷更多是从名校招聘少年天才
，比如中科大少年班，人大附中等等；我近期和相关校长们聊过很多次 。目前我们已更新招聘启事 ，将门槛（从16岁）提升到18岁
，团队本身也很担心小朋友的心理成熟度，（对此前）引发的疑虑深表歉意 
。未来将继续在合规框架内 ，探索AI时代的人才培养新路径 。 ”

　　此次止于至善的招聘
，看似打破学历与年龄限制，实则是将“抢人时间线
”提前 ，核心仍是争夺具备AI能力的人才 。事实上，私募行业的AI人才抢人大战早已打响
，头部机构纷纷布局，全力抢占AI技术高地。目前 ，不少私募机构正积极招聘机器学习研究员
、神经网络工程师、深度学习工程师 、AI算法研究员
、AI量化工程师、算法开发工程师等相关岗位
。

　　量化巨头幻方量化是私募行业中最早布局人工智能的机构之一
，其早已启动AI领域人才招募，全力探索通用人工智能（AGI）。据其官网信息 ，幻方AI打造了深度学习训练平台“萤火二号”
，并开发了专为AI而生的大容量高带宽文件系统（3FS），可支持AI模型拓展至多节点 ，实现大规模并行训练 。幻方量化孕育出DeepSeek后
，更是极大鼓舞了整个私募行业，推动量化私募加速拥抱AI技术 ，彰显了金融领域对AI发展前景的广泛认可
。

　　除幻方量化外
，多家百亿量化私募也在AI领域持续发力。百亿量化私募鸣石基金2021年便成立了AI实验室G-Lab，2022年启动算力硬件基础设施建设 ，先后投入运行鸣石超算一期“仙女座 ” 、二期“英仙座”，2025年进一步扩容“星座计划
”超算系列
，目前正面向全球招聘AI科学家，推动AI技术创新与应用落地 ，探索深度学习
、机器学习等前沿算法 。

　　2025年2月
，百亿量化私募宽德投资发布招聘信息，为宽德智能学习实验室招募AI人才 ，专注于通用性技术研发
，主要招聘岗位包括AI研究员和AI工程师
。同年年初，九坤投资携手微软团队发布一篇AI领域相关论文 ，成功复现DeepSeek-R1的研究成果。据悉
，九坤投资较早成立人工智能实验室，致力于前沿AI技术研究 ，探索通用技术的场景应用
，并在多个细分领域开展多元化研究，加速AI技术落地 。

　　业内人士表示 ，AI技术对量化私募的赋能主要体现在四个方面：一是优化投资决策，通过大数据与机器学习挖掘市场潜在规律；二是强化风险控制
，实时监测投资风险并动态调整投资组合；三是提升交易执行效率，有效降低交易成本；四是提高运营效率 ，实现日常办公任务自动化
，释放人力成本
。

　　封面图片来源：AIGC