「面试第1关」是LinkedIn领英新推出的一档帮助大学生求职的趣味硬核短视频栏目。我们通过邀请各行各业的资深人士为同学们点评简历和自我介绍，提升职场自信，帮助他们通过面试的第一关。
“未来会消失的职业”已经不是一个新话题了：
在相关的预测报告中，货运司机、实体店店员、翻译从业者等职业往往是生存状况“亮红灯”的高危人群。但近几年，这个名单正在悄悄蔓延到更多行业。
最近，网易CEO丁磊的一场直播分享就在网络上引起了热议。
被主持人问及给高考生推荐和“避雷”的专业时，他给出了让人有些惊讶的答案：“有些专业以后会没落，比如说会计、金融啦，你再去读金融那就是华尔街的农民工。”
公认的就业前景广、在大学里挤破头的金融专业，怎么突然成了丁磊眼中“要消失的行业”？
网友们对此观点不一，有人认为下这种判断“过于武断”：“金融是不可能没落的，看这几年国内新开了多少家民营券商就知道了”。
但也有人同意：“现在学金融的太多了，如果学的不够‘专’不够拔尖，确实是在就业的时候找不到一席之地的。”
金融行业真的衰微了吗？哪些核心技能和年薪百万的“神仙岗位”值得我们注意？
我们邀请了业界资深前辈早期投资人肖毅Michael和金融分析师刘冠吾，一起聊聊在金融行业求职这件事！
本文由LinkedIn原创，作者Maggie。
学好数据分析
就能不做“华尔街民工”？
可以确认的是，虽然不一定会遇到“整个行业消失”这样的极端情况，但金融相关专业的大学生们正在面对的求职形势并不乐观。
其中，传统金融行业更是“重灾区”：
去年一项数据显示，疫情影响下的应届生春招中，金融行业岗位减招幅度最大。再加上不断增加的相关专业毕业生数量，导致整个求职市场供大于求。
但仅仅因此判断“金融行业已经衰微”，显然还为时太早。
按照行业划分，金融大致可以分为三大板块：银行、保险和证券。
而与传统金融的模式相比，如今三大板块中各个规模的公司，其实都在有意识地响应和利用“互联网+”、大数据等新技术，转型并稳步拓展自己的发展边界，比如越来越热的“互联网金融”。
相应的，这种趋势也反映在了与我们个人息息相关的求职市场中。
一项报告显示，近三年金融行业技术岗位的需求最大且在持续攀升，而传统的核心职位如销售等则在减少。
在刚刚开始的今年银行秋招中，农业银行、交通银行等就明确表示将优先选择软件开发、数据分析、自动化等相关专业的求职者。
某金融公司数据分析相关岗位JD
那么，在金融行业做技术、数据相关工作是一种什么样的体验呢？
以数据分析为例，B站博主戴戴戴师兄就从真实从业者的角度分享了自己工作中的两大内容：满足数据需求和提供决策支持。
其中，第一项工作内容一般会占据每天超过60%的上班时间，需要收集所需要的数据、根据同事需求制作表格和模型，每日都需要留意的数据则需要利用Tableau等工具搭建日常监控。
而提供决策支持方面的工作则更像是公司的“大脑”，通过不断的开会沟通和数据分析，给公司大大小小的决策提供支持和方案上的建议。
除此之外，根据分工和具体职责不同，有些金融行业的数据分析师还需要监测、收集和分析外部数据，比如相关行业的市场报告等等，来进一步辅助决策过程。
而与做传统业务的金融从业者相比，技术类的岗位也常常会开出更加诱人的薪资待遇。
来源B站博主@大红姐有点东西
举例来说，在“基础级别”的金融交易员外，还有一种“小众且高端”的投资交易工作：量化投资。
这类岗位往往会在招聘过程中“点名”要数学、统计、计算机等专业背景的高精尖人才，日常工作就是将各种数学模型和投资交易相结合，提高收益率。
在北上广深等大城市，这些“高端”金融技术岗位的年薪基本都可以轻松超过100万。
想拿金融行业offer
要学会把简历写成一份BP
具体来看，不同金融板块中，涉及到的日常数据处理和分析也各有不同。
比如在最新一期的领英《面试第一关》中，就读于香港中文大学应用经济学专业的张同学就对基金公司的数据处理工作格外感兴趣。此类数据相关的工作大致可以分为两大类：
一是利用财务数据和市场外的“另类数据”对企业进行分析，比如通过某款商品的网上评论，来对该企业进行评估；
二是基金数据分析，指对收益率、波动率等数据的研究和归因分析，又称“基金中的基金”（FOF）。
而张同学的简历也受到了两位资深业内人士的认可：满满的项目经历，清晰地罗列了自己擅长使用的STATA、Python等软件和编程语言。
但如果你不是统计、经济学等“专业科班”出身，也不必过分担心——很多转专业进入数据分析领域的求职者，都可以通过自学相关课程，来弥补技术专业上的短板，以达到此类工作的相关门槛。
然而，想要拿到金融行业的数据分析高薪岗位，可不只学会如何使用软件这么简单。
肖毅和刘冠吾前辈就借用了创投领域的一个概念，商业计划书（BP）。每一个懵懂的职场小白，都像是一个试图推销自己的项目的创业者，我们手中的简历就是那份投资人（面试官）用来判断我们是否够格的BP。
而想要打开金融行业数据分析相关岗位的大门，这份BP除了基础的技术能力还需要包含更多深层的核心素养。
如果说熟练使用SQL、STATA等工具是完成数据分析相关工作的直接抓手，那么数据类岗位的核心能力，其实体现在数据思维的体悟和运用上，且在应聘的过程中，可以通过简历的细节来获得HR的关注。
仍以张同学的简历为例，两位前辈都一针见血地指出，他校园经历这一部分的撰写“稍欠火候”：作为秘书长监督日常运作，达到了什么样的效果？有什么数据可以证明？作为学生助理运营公众号，涨粉多少？
“他反而学数据应用的，没有把这个给写在这个简历里。”
而在理性分析之外，数据分析也并不是一个“冷冰冰”的工作。刘冠吾就总结道：“不仅要解读数据，还要解读数据背后的动机，所以对于人情的洞察也是非常重要的。”
也许有人会觉得：情商只是说出来好听罢了！不就是见什么人说什么话，油嘴滑舌嘛。
但实际上，“见什么人说什么话”的高情商处事方式是极度考验一个人的思维逻辑和应对策略的。
尤其在职场环境下，高情商的人往往阅历更加丰富，了解更多的人和情况，清楚不同场合如何应对才最得体。
细细想来，这个过程其实也和金融行业的数据分析有共同之处：广泛了解各类情景，再分析其中逻辑指导未来的行为，“情商其实也是一个大数据”。
在金融公司上班
研究生学历是标配？
有趣的是，虽然在绝大多数问题上观点一致，两位老师却在学历问题上产生了很大的分歧：想要进入金融行业工作，到底有没有必要读研？
他们所持的看法，也恰巧与目前社会上的“两大派别”一一对应。
刘冠吾就是一个坚定的“读研派”：
“如果他真的对量化分析、量化投资热爱的话，我倒建议他先不要急于走向社会，去读个研，因为投资机构的这种研究岗位，像研究生学历都已经是标配，甚至是最低配置了，有些岗位还会招博士生。”
换言之，想要提高自己在行业中的“身价”，读研是一笔很值得的投入；尤其是在竞争越来越激烈、越来越“卷”的今天，研究生学历甚至在逐渐成为一个“基本门槛”，成为了横亘在求职者面前的一面大山。
刘老师坦诚，如果学历不够，即使暂时进入相关领域工作，可能做的也是“端茶倒水打印复印”之类的琐碎事情。
尽管如此，肖毅仍坚持职场中最核心的能力，都可以在“社会大学”中习得：
“高学历只是一个外衣。再说了，如果你连端茶倒水都干不好，还跟我提什么研究生，对不对？”
这不免让人联想到职场剧《平凡的荣耀》中的孙弈秋：一个只有高中学历的菜鸟，误打误撞进了著名投资公司，历经真实职场中的万般打击、鄙视和挫折，终于凭借自己的努力和进步获得了认可。
当然，生活不是电视剧，孙弈秋在现实职场中也可能“活不到第二集”——
一项报告显示，金融数据分析超过70%的岗位明确要求本科及以上人才，且对于市场及业务知识和计算机基础技能都有着硬性要求。
实际上，就连电视剧中已经受到认可的孙弈秋，都为了职业发展去考了成人本科，还是投资学和项目管理的双学位。
或许只能说，工作经验是很多岗位的“硬通货”，但学历确实也在成为不可取代的“通行证”。“读研派”和“社会大学派”，终究无法孤立地存在。
写在最后
回过头来再看“金融行业会没落”这种观点时，我们也许会发现不同的角度：
无论是一个行业、一个岗位、还是一个求职者，都不该被一种刻板印象所限定和束缚。
传统金融行业也许不再蓬勃发展，但与大数据互联网相联系的新模式正在成为新的风口；
格子间里按部就班的交易员也许在逐渐消失，但掌握多项技能的复合型人才将会形成新的朝气蓬勃的团队；
刚走出象牙塔的大学生们也许稍显稚嫩，但不断的实践磨练和知识学习一定可以不断提高我们的职场竞争力。
各个行业和整个职场都在变化的今天，想要做屹立不倒的“常胜将军”，唯有保持开放、不断调整和适应自己。
正如刘冠吾老师崇拜的李小龙所说：“兵无常势，水无常形”。
