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理財

薪水2年翻一倍!OpenAI高薪挖角這類人才:「量化分析師」為何成AI界新寵?

數位時代

更新於 2025年07月18日03:39 • 發布於 2025年07月18日02:45

「是要在高頻交易中為減少奈秒延遲焦頭爛額、不知道自己存在的價值,還是要看看自己的技能能否運用在通用人工智慧。請申請參加本次聚會,與OpenAI團隊見面。」OpenAI執行長山姆.奧特曼(Sam Altman)在X上向量化分析師──金融界精英發出邀約,歡迎這些人才加入改變世界的科技革命。

今年5、6月,OpenAI在舊金山及紐約舉辦了兩場「派對」,提供數十名華爾街頂尖人才一場說明會,以及與AI研究人員交流的機會,希望吸引這些過去在金融界、量化交易領域闖蕩的數學家、工程師、物理學家、資料科學家投身AI開發。

AI界超夯量化交易人才:高同質性成挖角主因

量化交易是種利用數學模型、統計方法和大量數據來尋找交易機會,並藉此建立交易策略以獲利的投資模式。其中,也包含了運用演算法和機器學習進行自動化的高頻交易。

量化交易與研發AI技術有相當高的同質性,量化分析師需要挖掘大數據、建立系統並繳出研究成果,可說與研發AI要做的事如出一轍。並且兩者的文化也相當類似,交易策略可能很快就會落伍,需要持續調整才能維持投資報酬,而AI同樣需要不斷更新才能在激烈的競爭中脫穎而出。

這使得求才若渴的AI公司,開始將觸手伸到華爾街。加上現在AI領域的人才爭奪越來越激烈,Meta近幾個月成立超級智慧團隊,以數百萬到上億美元年薪的價碼,從各大AI公司挖角人才。OpenAI就有至少4位研究科學家選擇投奔祖克伯的懷抱。

金融人才也能是AI人才,AI公司大舉招募華爾街精英

實際上,金融人才在AI領域揮灑才能早有不少例子。OpenAI知名研究科學家諾姆.布朗(Noam Brown)就是金融領域出身,根據LinkedIn上的經歷,他曾在MJM trading group負責演算法交易,並於聯準會國際金融部門工作過。

而外界更為熟悉的案例,或許是今年初一炮而紅的中國AI公司深度求索(DeepSeek)。深度求索原本只是避險基金幻方量化的一個小部門,因此能運用的資金也有限,然而他們卻以遠低於主流AI公司的成本,打造出極高性價比的模型,在AI界投下震撼彈。

科技新聞記者高燦鳴(Tim Culpan)認為,DeepSeek的成功在於能免去不必要的運算,用最小的力氣實現接近主流模型的效果,這與量化交易排除不必要的數據、用最高效率執行交易獲利的策略可說如出一轍。

科技新聞記者高燦鳴(Tim Culpan)指出,Deepseek的突破性進展,可歸功於其獨特的量化背景。

AI搜尋引擎Perplexity共同創辦人強尼.何(Johnny Ho) 2017年從哈佛畢業後也做過多年的量化交易,「那個年代最熱門的就是取得量化交易的實習機會,拿不到才會去科技業。但很明顯現在狀況反轉了。」

近年來,以OpenAI、Anthropic為首的AI公司就從量化交易領域延攬了大量人才。去年OpenAI便從頂尖量化交易公司Hudson River Trading挖角多名人才;Anthropic同樣在去年底從簡街資本招募數名工程師加入。

薪水兩年翻一倍,AI工作從「酷,但薪水少」變成「又酷又有錢」

且現在投身AI領域也較以前更具吸引力。對金融界精英來說,以前AI公司是很酷、但錢少很多的去處,只有個人有所追求才會選擇,但現在不一樣了。

根據《Business Insider》報導,一年多前,AI公司已經為這些有著幾年機器學習經驗的研究人員開出高達75萬美元(約新台幣2,200萬元)年薪的報價,現在金額更是水漲船高,有離開量化交易公司的研究人員透露,頂尖AI公司開出的價碼高達150萬美元(約新台幣4,400萬元)至300萬美元(約新台幣8,800萬元)。

「我不希望這輩子對人類的貢獻就是提昇了一點股票市場效率。為了AI研究減薪是我一生中做出最好的決定。現在你甚至不用減薪。」布朗曾為OpenAI招募量化交易人才的活動在LinkedIn發文表示。

另外,量化分析師離職後,往往受限於競業條款不能在同業公司任職,此時薪水相當的AI公司就成為優質選擇。假如他們不習慣或不喜歡AI公司的氛圍,也能在競業禁止期限結束後重返金融業。

AI數據平台Einblick創辦人尚澤遠在將公司賣給Databricks後,加入量化交易公司Citadel Securities,任職到今年初離職。他的競業禁止期限到2027年初,但現在他已經是OpenAI的技術人員。

尤其近年AI技術被宣傳為改變世界的技術,使得加入科技公司的選擇變得更具魅力。強尼.何指出,「你可以繼續在市場上買賣,為每筆交易轉取微薄利潤,或者你也可以真正有所作為,改善人們的生活。」

延伸閱讀:「程式碼只是失真投影!」OpenAI工程師預言:「寫規格」才是未來黃金技能,不是寫程式
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資料來源:Business InsidereFinancialCareersOpentools

責任編輯:黃若彤

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