原创：大财可富司机
“21世纪什么最贵？人才！”当年葛大爷这句经典台词，在今年的私募秋招大战里，被完完全全具象化了。
进入8月之后，一场看不见硝烟的校招抢人大战，已经在各大高校悄悄打响。
头部主观私募淡水泉，头部量化私募九坤、幻方、明汯等公司的HR，正奔波在清华、北大的校园宣讲现场，小红书、牛客网上各类笔面试面经满天飞，不少学霸手里攥着好几家机构的笔试邀约……
为了吸引优秀学生，各家也是花样百出。年初，头部主观私募淡水泉春招曾送出火爆的Labubu盲盒圈粉不少（详见《霸气外露！百亿私募校招送拉布布！》）。
秋招上，部分量化机构宣讲会也准备了数码周边、定制礼盒当作伴手礼，在社交平台引来不少学生打卡分享。
过去，私募圈子更偏爱从市场上挖已经打磨成熟的社招老手，比较少花心思做应届生培养。但风向已经变了，现在头部机构越来越愿意把筹码压在校招，直接走进校园，亲手打磨属于自己的投研新兵。
今年量化私募校招场面相当热闹，九坤梧桐计划、幻方多岗位齐发、顽岩资产滚石计划轮番登场，鸣石、因诺、明汯、蒙玺、千象、佳期同步放出校招与实习名额，各家截止时间参差不齐，手慢很可能岗位直接锁岗。
整体来看，百亿量化私募基本是“量化研究员+开发工程师”双轨招聘，AI算法岗权重逐年抬升，早已不是可有可无的边缘岗位。
九坤梧桐计划是行业含金量很高的技术项目，面向海内外本硕博，覆盖量化策略、AI算法、数据科学家以及大量开发、风控岗位；揽月计划为优秀应届生专属英才培养项目，对接交易支持与职能两大方向岗位。想要拿到Special Offer直通全职，优先需要满足6个月连续实习，梧桐计划技术实习日薪800‑1000元。
幻方同样手笔很大，放出策略、深度学习、开发、风控、运营等多类岗位，工作地点覆盖上海、杭州、深圳、香港；招聘上对毕业届数比较宽松，26‑29届均可投递，看重数理编程底子，即便没有相关量化实习经历，足够优秀也有机会拿到笔面试机会。不少求职者反馈部分候选人流程推进很快，1‑2周即可拿到offer。
明汯、顽岩、因诺也在大力扩招大模型、AI开发人才。顽岩的“滚石计划”给到新人真实的研究土壤，有机会跟随团队参与因子从研发、回测到推动实盘落地的全流程。
说到薪资，量化也是圈内出了名的舍得砸钱。国内头部量化的核心投研岗位，应届生税前基础月薪普遍开到3.5‑5万；算上浮动年终奖，表现突出的硕士应届生总包可以摸到50‑80万，少数竞赛、科研背景过硬的顶尖博士候选人，总包还会更高。实习待遇同样可观，不少机构技术类实习税前日薪维持在800‑1500元区间。
当然，高薪从来都不是白拿的，背后门槛相当硬核。数理功底是硬通货，数学、统计、物理、计算机、金融工程最对口，头部机构普遍硕士起步，数学竞赛、Kaggle、建模、机器学习项目都是加分项，单纯的金融背景反而不是硬性条件。绝大多数全职offer优先从实习池选拔，裸考网申上岸的属于少数幸运儿。
量化私募靠高薪、高总包搅动校园市场，把“钞能力抢人” 演绎得淋漓尽致；而在主观多头这边，没有夸张的薪资噱头。比如，淡水泉对薪酬的表述是“对标国际一线投资机构““每一项研究、每一次决策，都与自己的回报曲线深度关联”，比拼的更多是平台底蕴、投研成长路径以及企业文化吸引力。
作为老牌百亿主观私募，淡水泉这一次校招规格直接拉满，推出专属应届生培养项目“阿尔法先锋计划（Alpha Pioneer）”，面向2027届应届生，打出了十分有突破性的“不限专业”招聘口号，商科、统计、计算机、理工科以及海外留学生全部敞开大门，打破主观投研圈长久以来“非金融不要”的用人惯性。
该项目并不急于招募已经成熟上手的研究员，而是重点挖掘四类具备底层潜力的年轻人：热爱二级市场，愿意搭建系统化投研框架的投资者；擅长沟通协调，能够链接产业资源的连接者；好奇心旺盛、敢于突破认知边界的探索者；还有理工背景，懂数据、懂模型，适配主观+量化融合方向的构建者。
最受圈内求职者关注的一点，是“阿尔法先锋计划”直接向应届生开放基金经理成长通道。新人单凭自己往往很难约见上市公司核心管理层，而在这里有资深基金经理带队，与产业专家深度交流的机会触手可及，新人能深度参与上市公司产业调研。
同时，新人的调研结论也有机会被直接放大为大体量的真实买入。研究成果在组合中落地、见到回响，这对渴望快速成长、建立职业成就感的年轻人来说，有着极大的吸引力。
与此同时，前沿AI工具、各类自研系统和海量数据，从入职起就能上手使用，辅助基本面研究。这样完整的实战成长机会，在主观私募校招当中并不多见。
高毅放出北京数据分析实习岗，优先看重Python与金融数据处理能力，旗下品牌营销岗也在尝试探索AI的内容落地。
宁泉资产坚持价值投资理念，走实习优先留用的长期培养路线。
整体来看，主观私募开放的岗位，大多集中在行业研究、金融工程、数据分析，同时也设置了一小部分中后台支撑类岗位。和量化靠高薪快速吸引人才的逻辑不一样，主观赛道更看重候选人的软实力，不追求新人“拿来即用”。比起光鲜的实习履历，更看重候选人的行业理解力、完整的投研框架以及扎实的估值建模功底，具备产业背景的理工科学生，在这里往往能够获得更多机会。
对比往年，今年最鲜明的变化就是AI重塑人才标准，主观、量化的人才边界被彻底打通。过去大家固有认知是量化招理工、主观招金融，两条赛道互不干涉。
现在这套逻辑已经过时：淡水泉做主观投研，内部已经用上自研AI工具辅助研究；高毅基本面研究之外同步探索AI Agent；所有头部量化都在争抢大模型算法人才。
“不限专业”不再是营销宣传话术，成为实实在在的招聘趋势。理工科既可以冲量化，也能凭借产业背景做主观行研；金融学生补齐编程能力，同样有机会投递量化。
有意思的是，今年愿意下场大规模开展校招的百亿私募，大多是近三年业绩扎实、回撤可控、规模稳步上行的头部管理人。短期业绩尚可借市场行情吃到红利，但拉长时间维度，策略迭代、风险管控、持续挖掘超额收益，终究要依托自家的投研梯队。
说到底，投资比拼的正是投研能力的持续建设与团队协同的长期功底。淡水泉就曾打比方，投资并非比拼单次决策，而是一个持续迭代的过程；捕捉投资机会如同一场团队足球赛，依靠成员之间不断倒脚、传球，协同创造时机，最后完成射门得分。
这套投研协同体系想要长久运转，离不开源源不断的人才梯队建设，这也是头部私募愿意长期投入人才培养的核心逻辑：量化机构需要新鲜的数理人才应对模型老化，主观私募则依靠新生力量深耕产业，持续更新对市场的认知。
当然，抢人只是第一步，头部私募并不是把人招进来就放任自流。九坤、淡水泉、宁泉等都搭建了成熟的新人培养体系，一对一导师带教、实战训练、清晰晋升通道，打通从实习一路到基金经理的成长链路。
这背后的逻辑，正如淡水泉经常说的，人始终是投研组织最核心的资产，要找到合适的人，发挥人的创造力，在复杂多变的市场中不断找到预期差，持续挖掘超额收益的机会。
一边广纳年轻人才，一边做好内部体系化培育，由此构筑起深厚的人才壁垒。在极度内卷的资管行业，这就是头部机构甩开中小私募的核心底气，未来百亿私募之间的业绩分化，很大一部分根源，就来自各家的人才储备差距。
热门跟贴