繼硅谷之后，華爾街也入局“AI人才爭奪大戰”。

他們的目標非常明確——搶的就是高精尖的AI專家。

△圖源：Business Insider

現在這條“街”上，不論是銀行、對沖基金還是私募股權公司都已紛紛下場，可謂是豪擲千金，大搶特搶。

能有多豪？

奉上一組“最熱Top 5崗位”薪酬數據：

AI/機器學習工程師：最高年薪30萬美元（約217萬元）
云安全leader：最高年薪30萬美元（約217萬元）
AI產品經理/工程經理：最高年薪65萬美元（約470萬元）
技術和運營leader：最高年薪七位數（單位：美元；未公布具體數值）
AI運營高管：最高年薪200萬美元（約1448萬元）

而且在挖人過程中，華爾街的金融公司們也直言不諱地表達了他們這么做的目的：

用AI技術，要么實現降本增效，要么在市場多分一杯羹。

之所以如此，正是因為金融公司們在目睹了像OpenAI、谷歌、微軟、Meta、英偉達等科技巨頭引爆的AI fever之后，認為AI是破解市場密碼的關鍵所在。

甚至有對沖基金公司更是直接開始“點名”：

我們特別想要英偉達的技術專家，用他們的經驗幫助我們在內部打造專屬的AI大語言模型，用于交易、研究和風險管理等。

而在“盛產”AI人才的科技界這邊，從去年至今似乎一直在上演著裁員大戲。

谷歌、微軟、Meta、亞馬遜、IBM、特斯拉等等，頻頻曝出大裁員消息，動輒便上萬人的那種；根據Layoffs.fyi的統計，僅是2023年，全球科技行業裁員總數為224503人。

或許很多人會認為，這不就正好給華爾街招募AI人才提供了“天時”嗎？

但事實卻并非完全如此。

“庸才，供應過剩”
一方面，科技公司的大規模裁員（尤其是硅谷）確實向市場反流了大批的勞動力。

根據Business Insider從數位獵頭公司相關人員得知的真實情況是：

與過去幾年相比，每個空缺職位的申請人數都增加了一倍。

以前金融圈想從硅谷吸引技術人才很難，現在變得容易多了。

△圖源：由DALL·E 3生成

從業務角度來看，除了我們剛才提到的對沖基金公司，像銀行、投資公司等企業對于大語言模型的需求也是逐漸增多。

也正因如此，越來越多的金融公司會將AI工程人才安插到前臺和投資組合經理團隊，以便開發定制的軟件。

這些軟件夸張地來說就是“今天開發，明天使用”，可以快速“上崗”投資組合經理、交易員或研究員的日常工作。

總而言之，金融公司非常渴望在科技公司的成功基礎上再接再厲。

但另一方面，大量AI技術人員涌入市場，反倒給金融公司的招聘工作添加了一定難度。

用招聘相關人員真實的反饋來說就是：

科技行業的大規模裁員造成了平庸人才的供應過剩。

首先從投簡歷的數量上來看，每個空缺崗位申請人的數量翻倍，這也定然造成了HR在篩選、審核簡歷工作上的難度。

加之隨著AI技術本身的發展，也有不少求職者利用它開始在簡歷上做手腳，例如造假、群發等。

諸如此類的消息和新聞也是層出不窮，此前就有人親述了自己用AI投120份簡歷的經歷：