2020秋招季开启
然而今年投行的岗位情况却不同乐观
企业缩招、签证收紧的情况下
留学生想要留在美国,更加困难
根据DBC数据统计
去年的此时,秋招投行岗位已经开放2000+
而现在,只有800+的投行岗位开放
IBD、S&T岗位需求量更是明显下降
想要留在美国,真的太难了!
1
美国投行,纷纷缩招
德银裁员,金融圈哗然
九大投行之一的德意志银行大规模裁员,宣布将大规模重组。
根据官方宣布,德银计划在2022年前,削减全球9.2万名员工中的1.8万名员工,并退出全球股票销售和交易业务。
7月8日的上午,欧洲、美国、亚洲各分部的股票交易团队的员工几乎都接到了“裁员通知”。
图源/网络
整个美国德银总部,都透露着大厦将倾的味道。人们拿着棕色A4纸袋,脸上有焦虑也有释然。46楼,美洲业务高管办公室里,整整齐齐地堆放着棕色的纸箱。
此次裁员,在金融圈引起轩然大波。然而,在裁员的,又何止这一家?
悄悄裁员的Citi
就在8月10日,根据DBC北美地区Citi前台在职导师爆料,Citi的情况也不容乐观。
员工被换Team、大区Director直接开掉、部分拆的四分五裂…
而且最致命的是,Entry level的岗位虽然不少,但是不给H1-B。
这几年,不仅美国投行就业形势不容乐观,在全球范围内的更多裁员,也被持续不断的爆出。
投行传统岗位不再吃香
最近,美国知名“情报公司” Tricumen对各大投行营业成本率的研究内部图流出。
以IBD部门为例,JP Morgan处于领先位置,Golman Sachs已经在及格线上徘徊。而Barclays、Deutsche Bank、HSBC、UBS等投行目前处境可以算得上是“岌岌可危”。
图/Operating cost/revenue in IBD
华尔街几乎每家投行都面临裁员危机,除了裁员规模巨大,此举也并非简单的削减成本重组周期,而是标志着全球投行领域的格局变迁。
2
不要传统岗位,只要Fintech
虽然传统金融行位情况不容乐观,但随着Fintech的出现,在投行招聘的另一边,却上演了“抢人大战”,将Fintech作为重点发展对象。
麦肯锡在2019最新的《Fintech行研报告》中就明确指出:
未来每年有能力赚 > 150亿美元> 的大型银行,才负荷得起高额营运成本。
最终活下来的银行恐怕只剩五分之三,而靠拢 > Fintech> 才有机会走出泥潭。
科技人才需求暴增
EFC在8月最新公布的《2019投行科技岗位需求数量报告》中指出,高盛(Golman Sachs)、摩根士丹利(Morgan Stanley)、美国银行(Bank of America)对技术岗位的需求量与4月相比又增长了50%。
在此之前,高盛已拥有约5万名技术相关的员工。
高盛的CEO Davi Solomon也多次在正式场合表示:我们其实是一家科技公司。
摩根大通新增1000个岗位
摩根大通在发展金融科技方面的野心让高盛都望尘莫及。
去年9月,总部位于纽约的摩根大通宣布计划在美国硅谷Palo Alto建立一个拥有“现代化工作环境”及“一流技术”的“金融科技园区”(fintech campus)。
园区预计2020年完工,届时将配有超过1000名的雇员。
“金融科技园区”计划昭示着摩根大通将加大对金融科技的押注。
摩根大通同样重视投资与并购的作用。今年,摩根大通技术部门108亿美元的预算中就有50亿美元预留给了投资。
该行第一笔金融科技并购交易发生在2017年10月。当时,摩根大通收购了PayPal的竞争对手——拥有400万用户的支付公司WePay。在此之前,其曾对多家金融科技公司进行投资。
行业需求普遍暴增,人才难求
Fintech岗位需求量从2015年开始到2019年期间,一直处于逐年呈指数增长的状态。
在今后,Fintech岗位的需求也只会有增无减。
从薪资也不难看出,为了吸引到Fintech人才,各大公司已经开始下血本了。
商科留学生想要转型Fintech领域,非常适合的岗位之一就是集商业分析和数据挖掘与一身的Data Analyst,普遍招聘应届生,毕业起薪就高达67,377美元!
进阶的Data Scientist,年薪更是飙升到117,345美元!
无论是现在,还是未来
“金融+科技”构成的Fintech
将面临巨大的人才缺口
只要商科留学生侧重补充计算机知识
便可成为最重金抢夺的人才!
Fintech的核心竞争力主要来源于大数据、风险控制与客户体验。
大数据优势在于服务的人群流量非常多。通过分析APP,我们可以获取客户手机里的各种信息。与大数据相关的岗位有数据分析师、模型算法工程师、商业分析师、SEM优化师与大数据工程师等。
Data Analyst
需要掌握的主要技能是统计、编程语言、Excel、SQL与机器学习等。当你把数据从SQL取出来之后,你要知道从哪些维度来分析,知道如何解决数据出现的问题与如何设定阈值等。
对数据分析师来说,统计学专业是特别对口的,金融工程、运筹学、CS等专业相关性也特别高。
Algorithm Engineer(算法模型工程师)
制定规则和模型的人。主要工作内容是根据现有客户群和第三方数据制作模型、制定规则。
这个岗位所需要的技能主要是统计和机器学习的模型,还要会一定的编程。对口专业大多数是统计学,CS技术与偏统计的金融工程专业也很受欢迎。
SEM优化师
主要是在市场投放时做一些搜索引擎的投放,找出最有效的投放渠道,做一定的分析。
而风险控制作为消费金融的核心。行业里所有的盈利性都取决于坏账性,而决定坏账性的就是风控。因此BA的需求油然而生。Risk本身对数学和建模能力有要求,这也恰好是中国学生的强项。
Business Analyst
相比起模型和数据分析师,商业分析师需要对整个公司的部门及整体行业走向特别清楚。
商业分析师经常需要作分析然后做决策。通常会直接跟大老板说,起到一定的商业决策作用,但技术方面只需依靠数据分析师提供支持。因此,商业分析师的决策与风控密不可分。
Prouct Manager
客户体验方面典型代表岗位是产品经理。产品经理在所有科技公司都是至关重要的,他们需要了解整个产品的节点和流程。产品经理要和与产品有关的所有职位打交道,包括工程师、风控、贷后等。
对于这几个领域的人员需求,目前金融科技公司的招聘需求正在不断扩大,因为他们需要具有处理当前法规交易经验的候选人。尤其在Risk部门的人才需求极为旺盛。
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