离谱！学历通胀就业升级，大厂校招50w高薪疯抢，实习生月入过万，这行业今年爆了

DeepSeek火爆以后，最热的话题就是AI，随着春招拉开帷幕，AI岗位也成了当下最热的求职方向。

行业前景光明、市场火热，从互联网大厂的智能推荐系统，到金融行业的智能风控，再到医疗领域的疾病预测与诊断辅助，也因此产生了海量的岗位需求。据权威市场研究机构预测，未来五年全球 AI 产业规模将保持每年 20% 以上的增长率。与此同时，AI领域人才供需缺口明显。

图源小红书博主@虎嗅

这也导致近几年就业降级、学历贬值、求职竞争激烈的情况，都在AI行业求职市场中被彻底颠覆……今天就来聊聊25春招最热门的行业——AI行业到底值得入局吗，金融人又该如何规划？

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AI岗实习生月入过万

互联网大厂集体招AI人才

今年在春招和往年最大的不同就是AI岗爆了。各个互联网大厂、名企大厂都在疯狂开HC招AI人才，期望能够招收到AI产品经理、AI算法工程师、模型优化工程师，还有懂得行业场景的AI场景方向运营师等AI人才。

2月27日，阿里巴巴春招启动，此次春招开放3000+实习生岗位，将近50%与AI相关，AI业务部门占比更高，高德地图AI相关岗位占比65%，阿里云则超过80%。可见，阿里在AI人才方面的强烈需求。

阿里控股 AI Infra团队2026届校园招聘

2 月 25 日，腾讯 2025 年实习生招聘正式开启，面向在校大学生开放超 7000 个工作岗位，较去年同比上升 40%。其中技术类岗位 “扩招” 显著，占比超过 60%，人工智能、大数据、云计算、游戏引擎、数字内容等前沿技术领域增长态势明显。旗下 AI 助手腾讯元宝也开启 “热招”，据推测，其 AI 岗位在整体招聘中的占比或超40%。

腾讯元宝校招信息

小米集团2025届春招也已全面启动，招聘面向 2025届毕业生，从其招聘布局来看，AI 相关岗位同样是重点招募方向，如 AI 大模型加速优化算法、AI 框架工程师等岗位均有涉及，在其整体春招岗位体系中占比预计超 30%。

字节跳动在今年春招中同样发力AI领域，其 1500 多个岗位的春招项目里，有超 40% 的岗位留给了如 AI 算法优化、AI 大数据建模、AI AIGC 产品落地等相关岗位。技术岗应届生年薪可达40 -60 万，产品岗则为35-50万，并且包含签字费和股票，薪资待遇相当诱人。

字节跳动2025春招补录

美团AIGC 产品经理岗位从 2024 年就已开启招募，今年春招更是进一步加大力度。目前正在招聘 AI Coding 产品经理、AIGC 高阶产品经理 - B 端、AI 应用产品经理、AI 直播产品经理、视觉 AI 产品经理 - 项目实习生等多个岗位。

美团2025春招强调AI技术

拼多多、小红书等企业也纷纷结合自身行业业务特点，开设了相关AI岗位。拼多多在商品推荐、智能客服等业务板块布局AI岗位，利用 AI 技术提升用户购物体验与平台运营效率。小红书为打造更优质的内容推荐与社区互动体验，开设了图像识别、内容生成等方向的AI岗位。

大厂疯狂招人的同时，也拿出了足够的诚意——高薪。据猎聘大数据显示，近一年AI技术热招TOP5岗位中，有近三分之一（30.97%）的岗位年薪在50万以上。

2024年校招中DeepSeek母公司幻方量化发布了招聘信息，所有招聘岗位年薪均至少约50万元，部分岗位如深度学习研究员的最高年薪超过176万。即便是“AGI实习生”，其工资为500元/天—1000元/天，亦能月入上万。

幻方量化招聘薪酬

前段时间也有传闻提到，雷军斥资 1200 万年薪挖角 Meta AI 团队负责人罗福莉。这也反映出AI高端人才的稀缺和重要程度。

罗福莉采访

2024届校招中，字节跳动给一些硕士毕业的AI人才开出的月基础工资达到5万-6万元（总包 60-72 万）。硬科技企业商汤科技、旷视科技等 AI 独角兽，开出200w+年薪招人。金融科技公司九坤投资为量化研究员提供“底薪+策略收益分成”模式，顶尖人才年收入可达500w+。

就业降级和学历贬值在AI行业也压根不存在了，连没毕业的大学生也成了香饽饽。麻省理工学院 2024 届 AI 专业毕业生，平均收到 7 份 offer，最高年薪420万（含特斯拉股权激励）。第一财经曾在2023年报道，北京大学软件工程相关实验室的教授表示，团队里的学生还没有毕业，就有大公司用数百万年薪来挖人。

这自然让AI行业成为了所有人心驰神往的赛道，毕竟选择AI，不止是选择当下的高薪和热门，更是未来的前程似锦。

金融人现在转行入局AI

有可能吗？

当然可能。金融从业者转行进入AI领域是可行的，尤其在金融与AI交叉领域，如量化投资、智能风控、金融数据分析都具备独特优势。

一方面，金融行业作为现代经济的核心脉搏，本身就对前沿风口行业有着敏锐嗅觉。另一方面，从 DeepSeek 的量化交易模型到 OpenAI 的自然语言处理技术，诸多 AI关键突破均率先在金融场景落地。

另一方面，从核心优势上来讲，金融人具备数据敏感度，长期处理市场数据、财务报表等结构化数据，具备数据清洗、特征工程的基础认知。量化建模方面，对冲基金、投行从业者的统计套利、多因子模型经验可直接迁移至机器学习建模。金融人具备对信用评估、反欺诈、资产定价等场景的业务理解，能精准定义AI落地场景。这些能力认知，在AI 风控专家、量化策略研究员、金融 AI 产品经理等岗位上都至关重要。

“金融+AI”最佳求职路径

金融科技公司

入职蚂蚁金服风控模型团队、幻方量化（DeepSeek 母公司）等金融科技行业标杆企业，近年重点招聘风控算法工程师（AI 方向）与AI 量化研究员岗位，核心职责涵盖风控模型开发与迭代、实时风险监控系统搭建、反欺诈策略优化、多模态数据挖掘、量化策略工程化等前沿领域。

图源小红书

薪资待遇方面，蚂蚁集团应届生年薪 40-60 万（含股权激励），资深工程师 80-150 万 +。BlackRock（纽约总部）年薪 18-25 万美元（含绩效奖金）。幻方量化应届生 80-120 万，顶尖人才 200 万 +（含项目分成）。

岗位要求具备金融工程、计算机科学、金融数学、统计学等交叉学科背景，具备复合背景者优先。精通 Python/SQL/Spark，熟悉 TensorFlow/PyTorch 框架，掌握 XGBoost/LightGBM 等机器学习算法。熟悉信贷风控、反洗钱、市场风险等业务场景者优先，具备量化交易经验者加分。

建议求职者多积累相关项目经验，参与开源项目，比如在 GitHub 上搜索金融风控或量化交易相关的开源代码库并贡献代码；参加线上竞赛Kaggle的金融主题竞赛、天池大赛的金融风控赛道等，来积累项目经验，提升实际操作能力，并且强调这些经验在求职中的重要性。

未来可以着重技术路线，从算法科学家到首席风控架构师、量化策略总监，或者成为业务线总监、高管，也可以跨行业向智能投顾、区块链金融、监管科技等新兴领域延伸。

买方机构量化组

入职 Citadel、Jane Street、九坤投资（Ubiqutio）AI Lab 的机器学习研究员，岗位通常会涉及量化策略开发、高频交易算法优化、市场数据建模、模型部署与回测、跨部门协作等具体工作内容。专业要求以计算机科学、统计学、数学、人工智能为主，金融工程或相关领域的背景可作为重要补充。薪资情况处于行业顶尖水平，应届生起薪通常在百万人民币量级，资深研究员薪资可达数百万甚至更高。

未来发展路径大多以技术专家路线首席研究员，或管理岗位团队负责人为主，部分从业者会转向基金经理或自主创业。

不过这类岗位对机器学习算法设计、数学建模、编程能力（Python/C++）、金融市场理解等技能有极高要求，大家需要着重学习量化金融、时间序列分析、强化学习、分布式计算、数据可视化等知识，并且参与到一定的量化策略开发、高频交易系统优化、市场微观结构研究、风险模型构建等项目里，以积累实战经验。

咨询公司AI组

麦肯锡 QuantumBlack、BCG Gamma 金融咨询方向及国内头部咨询机构德勤摩立特 AI 实验室、埃森哲互动数字创新团队AI 组，近年重点布局金融科技咨询赛道。岗位优先计算机科学、应用数学、金融工程、数据科学等跨学科背景人才，需具备机器学习模型开发、NLP 工程化、复杂系统建模能力，熟悉金融业务场景者优先。

图源小红书

核心工作内容涵盖金融 AI 战略规划、端到端 AI 产品落地、前沿技术赋能、行业趋势研究，比如Web3.0 与金融结合、生成式 AI 在财富管理中的创新。AI 技能要求精通深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）、掌握图神经网络 / 强化学习等进阶技术，熟练使用 Python/SQL/Spark，熟悉 MLOps 全流程管理，具备将 NLP、计算机视觉等技术与金融场景结合的落地经验。

未来发展路径丰富，可直接跳槽至科技公司 AI 研究岗、金融机构量化分析岗、互联网大厂数据科学岗，比如字节跳动风控团队。

金融学子“AI+金融”发展路径

如果你是还在读书的金融大学生，要尽早构建“金融+AI”复合型知识体系，抢占校招先机。

大一至大三阶段：

课程主修：金融工程/统计学，辅修计算机科学，重点学习数据结构、Python、机器学习基础等AI开发的主流语言。
证书准备：考取CFA一级+FRM Part I，同步学习《机器学习实战》《统计学习方法》。CFA 和 FRM 在金融领域极具含金量，二者搭配，能够将金融知识与 AI 技术融会贯通，如利用机器学习方法优化金融风险管理模型。
项目实践：尽早确定职业方向，积累丰富的金融行业项目、科研以及实训经历，从而尽早明确自身职业方向，切实提升解决实际金融问题的能力，将课堂所学理论知识成功转化为可落地、可应用的成果。
例如：用Python实现CAPM模型的优化（加入LSTM预测市场风险溢价）；开发基于NLP的年报关键词提取工具（对比传统财务指标分析），切实提升自己解决实际金融问题的能力，将课堂所学转化为可落地的成果。
竞赛参与：参加Kaggle入门赛（如Titanic生存预测），Kaggle 上的项目能锻炼你的数据处理与模型搭建能力。高校量化投资大赛聚焦金融场景，能够在模拟实战中提升量化投资策略的制定与执行水平。

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大三、大四阶段：

技能强化：学习TensorFlow/PyTorch框架，完成金融场景实战项目，比如用CNN预测股票趋势；掌握SQL/Spark处理金融大数据，使用Wind数据库进行因子挖掘。
实习选择：量化私募公司，实习过程中要参与多因子模型开发；金融科技公司，学习实时反欺诈系统逻辑。

校招阶段：

如果有高质量“金融+AI”知识、技能、项目经历储备的求职者，优先选择以下岗位：

（1）量化研究员方向

根据自己个人情况，优先选择幻方量化（DeepSeek团队）、九坤投资、明汯投资、灵均投资AI Lab等头部名企。备选方案，注重技术迭代的二线量化私募，比如金锝资产、量派投资、黑翼资产等。求职时候要着重个人核心竞争力，比如，展示多因子模型优化项目、Kaggle金融竞赛Top10%证书，精通Python/C++混合编程，可现场演示C++加速的蒙特卡洛模拟。