金融科技产品岗位到底在招什么样的人？
很多求职者打开 *** 网站，看到“金融科技产品经理”“金融数据策略分析师”等岗位，之一反应是“既要懂金融又要懂技术，门槛是不是太高？”其实，**不同阶段的金融科技公司对人才画像差异极大**，核心在于业务场景而非技术深度。
（图片来源 *** ，侵删）
- 初创期公司：更看重“从0到1”的能力，产品经理要能独立跑通支付、信贷、理财任一细分场景，更好自带银行或持牌消金资源。
- 成长期公司：需要“从1到10”的规模化经验，重点考察风控建模、资金资产撮合、合规落地等模块的实操案例。
- 上市或准上市阶段：强调“从10到100”的精细化运营，数据驱动、用户增长、监管沟通成为关键词。
为什么传统金融人转型金融科技越来越难？
过去五年，银行、券商、基金从业者跳槽金融科技赛道是主流。但2023年后，**纯金融背景简历通过率从42%骤降至19%**。问题出在哪？
技术理解断层
传统金融人擅长合规、风控政策，却难以回答“如何设计一套支持秒级放款的分布式风控引擎”。** *** 方现在要求至少能用SQL调取核心指标，或能看懂Python风控脚本逻辑**。
产品思维差异
银行APP迭代周期以“年”为单位，而金融科技公司按“周”发版。面试官常问：“如果监管突然叫停某类助贷模式，你如何在两周内调整产品路径？”没有敏捷迭代经验的人很难过关。
技术人想入局金融科技，必须补哪些金融课？
算法工程师、后端开发转岗金融科技产品，最怕被问到“这笔ABS的现金流瀑布怎么设计”。**技术人突围的关键是补齐三块金融短板**：
- 监管红线：至少熟读《商业银行互联网贷款管理暂行办法》《金融数据安全分级指南》，面试时能举例说明“数据脱敏的三级标准”。
- 业务闭环：理解资金端（银行、信托、理财子）与资产端（消费金融、小微商户）的撮合逻辑，能画出“助贷分润模式”的资金流向图。
- 风险定价：掌握Vintage分析、滚动率模型、PD/LGD基本概念，不要求手搓代码，但必须能解释“为什么次级资产包要用Logistic回归而非XGBoost”。
全国金融科技 *** 地图：哪些城市在抢人？
拉勾网2024Q1数据显示，**金融科技岗位发布量TOP5城市**依次为：深圳（18.7%）、上海（16.2%）、北京（14.5%）、杭州（11.3%）、成都（8.9%）。但薪资中位数更高的却是珠海横琴（5.8万元/月），主要受跨境理财通政策红利影响。
（图片来源 *** ，侵删）
区域差异背后的用人逻辑
- 深圳：持牌消费金融、数字人民币试点扎堆，急需贷后策略、反欺诈建模人才。
- 上海：外资行金融科技子公司集中，偏好有海外征信（FICO、Experian）项目经验者。
- 成都：银行后台运营中心迁移，大量 *** “金融审核标注”类基础岗位，专科即可投递。
2024年金融科技 *** 的三大暗线要求
公开JD不会写，但猎头私下会卡的三条标准：
- 征信报告：近两年不能出现“连三累六”逾期，部分助贷公司甚至要求配偶征信无异常。
- 竞业协议：从持牌机构跳槽到第三方平台，需提前确认是否签署过“金融行业竞业限制”。
- 监管背调：涉及支付牌照、征信牌照的业务线，会核查候选人是否曾被央行、银保监会约谈记录。
如何准备一份通过率90%的金融科技简历？
*** 系统ATS（自动筛CV工具）对关键词极度敏感，**建议用“业务结果+技术动作+金融术语”三段式描述**：
错误示范：负责某消金APP运营，提升用户活跃度。 正确示范：通过部署联邦学习风控模型（技术动作），将次级客群放款通过率从62%提升至79%（业务结果），符合《个人信息保护法》最小够用原则（金融术语）。
面试金融科技公司，这些反问句能加分
终面时，候选人问出深度问题，往往比回答更出彩。以下三句可直接套用：
- “贵司的助贷业务在属地监管备案中，如何平衡担保增信与《 *** *** 管理暂行办法》的杠杆率限制？”
- “如果央行下调支付机构备付金利率，对现有理财超市的货基代销利润率影响有多大？”
- “跨境理财通南向通额度即将放宽，技术团队是否预留了高并发购汇的接口压力测试？”
未来三年，哪些金融科技岗位会消失？
麦肯锡预测，到2027年40%的金融基础岗位将被AI替代**，但三类人才反而更稀缺：
- 监管科技架构师：能设计实时对接监管沙盒的系统，比如自动生成符合巴塞尔协议III的资本充足率报表。
- 金融量子计算专家：摩根大通已 *** 量子算法工程师优化投资组合VaR模型，年薪开至30万美元。
- 数字资产合规官：熟悉香港虚拟资产服务提供者（VASP）牌照申请流程，能处理链上交易溯源的KYC需求。
（图片来源 *** ，侵删）
评论列表