[创业组队] 量化自营团队招 AI Agent 开发

一句话看懂：一家管理规模 1-2 亿元的国内量化自营团队，正在招募兼职 AI Agent 开发者，核心任务是构建面向量化投研的自动化研究智能体（auto-research agent）。该岗位月薪 1 万元，外加实盘策略的高比例分成，这反映量化行业正在将 AI Agent 技术视为提升投研效率的新手段。

事件核心：发生了什么

根据 V2EX 社区 2025 年 3 月 18 日左右的招聘帖，一个自 2015 年起专注于国内金融市场中高频策略开发的量化自营团队，计划招募一名 AI Agent 方向的技术开发人员。该岗位的核心目标是为量化投研场景开发 auto-research agent，即自动化的研究智能体。招聘面向在校学生或已工作的兼职者，基础月薪为 1 万元，若开发出的策略能够用于实盘交易，开发者可获得高比例提成。团队目前自营资金规模在 1 亿至 2 亿元人民币之间。

为什么重要

此次招聘透露出两个行业趋势。第一，传统量化团队（中高频策略为主）正积极拥抱大模型与 AI Agent 技术，试图将研究流程自动化，从寻找因子、回测分析到报告撰写等环节，都可能由 Agent 辅助完成。第二，该团队将 1 万元月薪与“实盘策略提成”捆绑，而非单纯的雇佣关系，说明 AI Agent 开发在量化领域的价值直接与策略盈利挂钩，这是一个高度商业化、结果驱动的岗位。相较于 OpenAI、Google 等通用 AI 公司追求通用性，这类垂直场景的 Agent 需求更注重实际投产与收益回报。

对用户/开发者/创作者的影响

对AI开发者：这是一个清晰的信号，即没有金融背景但熟悉 Agent 框架（如 LangChain、AutoGPT 或定制化 RAG 系统）的开发者，可以进入量化行业兼职。要求可能包括熟悉大模型接口调用、金融数据源整合、策略逻辑的可编程化等。$1万/月的基础薪资在兼职岗位中属于中等水平，但潜在分成天花板较高。

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对量化/金融从业者：此类招聘增多意味着金融科技岗位正在从“写策略代码”向“让 Agent 写策略”演进，传统量化研究员可能需要调整技能栈，学习如何设计 Agent 工作流，而非仅编写单一线程的策略。

对普通用户：目前该事件对个人投资者无直接影响，但如果 auto-research agent 开发成功，未来可能通过 MOM/FOF 等渠道间接影响量化产品的收益效率。

值得关注的后续

1）该团队是否会在后续公开 Agent 的技术方案（如采用开源模型还是闭源 API，如何解决金融数据的实时性与合规问题）。2）其他量化团队是否会跟进类似招聘，形成 AI Agent 在资管行业的招聘潮。3）该岗位的“高比例提成”具体如何计算（例如策略收益的分成比例、锁定期等），将影响其他团队模仿该激励模式的意愿。目前公开信息显示，这些细节尚未披露，需要等社区反馈或更新。

来源：V2EX (创意工作者社区)

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