2025年秋招季，金融科技岗位再次成为就业市场的焦点。银行、💯券商、保险、互联网金融机构纷纷抛出橄榄枝，但热闹背后，是 “🙄用人端招不到、求职端找不到” 的结构性矛盾。巴伦中文网解析了😅十余家金融机构HR、高校就业指导中心的数据与表现后，结合上海❤️交大高金《全周期金融科技人才认证培育体系标准白皮书（2024😂）》数据，试图解码这场人才争夺战的真相。 银行重复合、😍券商拼技术、保险补缺口、互金高薪引才 巴伦中文网发现国🥳有大行的招聘官网首页几乎都被金融科技专项计划占据了置顶空间。🤔工商银行总行“人工智能+”专项招聘20人，要求入职后先在科技😀机构和分行轮岗一年，再定向派驻对公、零售等业务部门；农业银行😍总行科技机构计划招聘491人，其“菁穗培训生”中的金融科技岗🤯位明确要求“计算机+金融” 复合背景，能参与智能风控模型建设🥳。 中国银行研究院研究员杜阳表示，“以前银行招科技人才😅是修系统，现在要他们造场景。”区域性银行同样紧追不舍，上海农😆商行的FINTECH培训生岗位涵盖人工智能、系统测试等多个方😎向…… 薪资层面，银行呈现“稳健溢价”的特点。国有大行😎科技岗年薪均值在25-35万元，股份制银行则可达30-40万😎元，但远低于互联网金融机构。不过银行完善的培养体系成为加分项😎，浙商银行“CZ星计划”明确以培养中层管理人才为目标，轮岗周💯期长达两年。 券商也紧锣密鼓地加入量化与AI的 “军备😘竞赛”。广发证券的秋招宣讲会现场排起长队，其推出的“Quan😴t&AI 挑战赛”吸引了海内外2000多支队伍参赛，前10名🙌可直接获得终面资格。广发证券金融科技部负责人表示，“我们今年👏量化岗扩招30%，但真正懂低延迟系统设计的候选人不足10%。🤯” 券商的招聘重心高度集中在技术前沿领域。例如华泰证券😎的数据开发工程师岗位要求掌握实时数仓技术，东方财富 “金曦计😍划”的AI金融研究岗明确需要用NLP解析研报文本。薪资分化更❤️为极端，头部券商量化研究员年薪可50-120万元，而中小券商❤️的金融科技产品岗年薪仅20-30万元。 岗位挂出周期也😀暗藏玄机，头部券商核心技术岗多在9月集中发布，采用“roll💯ing 招聘”模式，招满即止，部分热门岗位从发布到截止仅15🥳天。某中型券商HR透露：“量化岗收到的简历里，有Kaggle🤯竞赛获奖经历的不足5%，真正能上手做策略的更少。” 保⭐险行业也在为智能化转型做人才急补。中国人寿的校招职位列表中，🙄127个金融科技岗占据半壁江山，其中智能核保、图像识别工程师🌟需求同比增长50%。平安产险的“橙星计划”专门招募AI应用工😊程师，要求能将机器学习技术应用于车险定损场景，入职即可参与大🎉模型微调项目。 与银行、券商不同，保险公司的科技岗带有😂鲜明行业特色。众安保险的算法岗数量较去年翻倍，重点招聘能处理❤️医疗影像数据的AI人才；太平洋财险的数据安全岗要求熟悉GDP😢R规则，年薪达到40万元，较传统核保岗高出一倍。 “保😎险科技人才要过‘三关’：懂技术、通精算、晓合规。”中国人保H👍R总监解释道，他们今年开辟了科技岗简历快速通道，但符合要求的😀候选人仍不足应聘人数的10%。岗位挂出时间多集中在9月上旬，🚀持续至10月中下旬，较往年延长了两周。 互联网金融则看😊似成为了这场金融科技人才争夺战中的胜者。蚂蚁集团的跨境支付架😀构师岗位年薪标注着50-80万元，附加4年期权激励，要求熟悉😅SWIFT和SEPA两大清算系统，且英语流利。腾讯金融科技部🤯的AI算法岗首年总包可达61万元，吸引了大量互联网大厂的跳槽🙄者。 展开全文 但高薪背后是高强度竞争和高流失率🤔。某香港上市金融科技公司HR透露，他们的信贷科技研发岗今年收😎到3000多份简历，最终仅录用8人，且员工平均任期不足3年。❤️中小互联网金融机构相比之下不具备竞争力，广东某公司的金融科技👍运营岗薪资7k-14k，侧重应用型技能，岗位挂出时间长达3个🚀月仍没有找到合适的候选人。 跨境业务和合规科技成为新增💯长点。微众银行的数据合规工程师岗位需求同比增长80%，要求能❤️设计符合《数据安全法》的中台系统；招银网络科技的跨境金融技术🥳岗明确要求有海外留学背景，年薪比同级别国内业务岗高20%。 😊 “应届生要么懂代码不懂金融，要么懂金融不会建模” 🎉 上海交大高金的白皮书揭示残酷现实：66.4%的金融机构急需🙌人工智能人才，66%需要大数据人才，但84.2%的企业将“缺😴乏相关工作经验”列为招聘最大难点。某国有大行科技部门负责人直🤯言：“应届生要么懂代码不懂金融，要么懂金融不会建模，能把技术💯落地到信贷场景的太少。” 这种错配源于培养体系的偏差。😊白皮书显示，国内75%的金融科技硕士项目由经管类学院开设，课🙌程偏重理论，缺乏实战场景。多位本硕与金融科技相关的学生向巴伦😁中文网表示，他们在课堂中所学的机器学习算法只能止步于知识层面🚀，但不知道怎么将它应用于实际场景中，因此当面试官提及相应的场😁景应用时，他们更多是引用Deepseek、豆包等辅助面试软件🤔上的答案进行套用。 与此同时，整个秋招市场呈现“冰火两😜重天”的现象，头部机构用百万年薪抢人，中小机构却招不到合适的😢应届生。某城商行HR向巴伦中文网无奈表示，公司能批给金融科技❤️应届生岗的年薪预算在20万左右，在当地称得上是“应届生中的高🤔薪”了，但根本竞争不过一线城市的券商和互联网公司，因此相对有😊“野心”的候选人都往大城市里跑，留在家乡的大都是选择提前“养🎉老”、“躺平”的，而这个岗位也不适合他们。 这种差距在👍细分领域更明显。区块链安全工程师岗位，互联网金融巨头开出80😘万年薪，而区域性券商仅能给到30万元；AI算法岗，头部基金公🤔司的薪资是中小保险公司的3-4倍。更令人担忧的是，56%的求😆职者期待企业提供内部培训，但超过半数中小机构缺乏完善的培养体😎系，陷入“招不到/留不住”的恶性循环。某证券量化招聘负责人坦🥳言，候选人的简历上同样是“熟悉大模型”，也经过了第一轮的笔试🙌筛选，但有的求职者只会调用API，有的能做金融垂类微调。如此🙄缺乏统一的技能评估标准导致企业更倾向于在金融科技岗位上招有工🤯作经验的候选人，并将应届生挡在门外，而每年秋招应届生的hea😎dcount则分配到别的岗位上去。 上海推出的特许全球❤️金融科技师（CGFT）认证正在尝试破局，该项目分设银行科技、😅保险科技等方向，已累计培训4万人，2000余人持证，20余家😡银行券商将其作为招聘参考。但某券商HR表示，认证只是获得面试💯机会的敲门砖，可录取的关键还是看实战的项目经历表现。 😢金融科技人才标准的重塑：从“码农”到“金融算法师” 《😡上海高质量推进全球金融科技中心建设行动方案》明确将 CGFT😊 打造为核心人才认证项目，通过者可获人才补助。这一政策已显现😁效果，招商银行将 CGFT 持证者纳入优先录用名单，平安集团😆为持证员工提供专项培训基金。 “认证不是万能的，但能帮😍应届生跨过简历筛选关。”上海交大高金副院长李峰建议，求职者可🤔结合目标行业选择认证方向，“银行科技侧重合规技术，保险科技需😉要图像识别能力，券商则看重量化建模”。 在同质化竞争激😍烈的通用技术岗之外，三大细分领域正形成人才缺口。合规科技领域👍，随着《数据出境安全评估办法》实施，熟悉隐私计算、AI审计的😅人才需求增长50%，某互联网银行的数据合规岗年薪已达50万元😆；跨境金融领域，掌握SWIFT系统和国际反洗钱规则的复合型人😍才稀缺，香港金融科技公司开出的薪资较内地高40%；金融垂类大😎模型领域，能进行行业数据清洗、模型微调的人才，30%受访企业💯明确表示“高薪急聘”。 全国首届高校数字金融案例大赛上⭐，香港大学与同济大学联合团队凭借“AI 养老金融服务平台”项😡目夺冠，其核心成员均收到多家保险机构的橄榄枝。团队指导老师表😘示，“把技术落到具体金融场景就是最大的竞争力。” 企业😆端已开始主动弥合供需鸿沟。工商银行的“人工智能+”专项招聘设💯置“校企联合培养期”，学生在校期间即可参与真实项目；广发证券🙌通过赛事选拔人才，为潜力候选人提供定制化培训。广发证券HR表😁示，“我们宁愿花 6 个月培养，也不愿招‘即插即用’但不懂业😘务的人。” 高校则在调整培养方案。上海交大的金融硕士项🥳目要求理工科背景学生必修《金融市场学》，同时安排券商风控部门❤️实习；中央财经大学开设 “金融科技实战营”，联合蚂蚁集团开发🤗课程。 2025年秋招已接近尾声，多位受访应届金融科技😊毕业生表示，经过他们的神似熟路，国有大行或股份制大行的的金融😍科技岗是他们的首选，其次是券商，最后才是保险公司和互联网金融🚀公司，原因是虽然银行的薪资相比券商和互联网公司更低，但能参与😅的业务项目、所能接触到的数据等更为广泛的信息以及场景，算是为🙌未来职业生涯建立一个坚实的平台，也能让后期的跳槽变得更具竞争🚀力。 这场金融科技人才战争，早已超越薪资比拼，进入能力🤗标准、培养体系、职业发展的全方位较量。当银行不再只招“码农”😊，券商渴求“懂金融的算法师”，当高校开始重构课程体系，认证标😍准逐步建立，供需错位的裂缝正在慢慢弥合。（本文首发于巴伦中文🎉网，作者｜李婧滢，编辑｜蔡鹏程） 更多对全球市场、跨国😉公司和中国经济的深度分析与独家洞察，欢迎访问返回搜狐，查看更😎多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多