「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