獵頭報告|上海數(shù)字金�、金融科技人才缺口有多��
�(fā)布時間:2025-12-04
——尚賢達獵頭(2025�
2025 年,上海正在全面加速建� 國際金融中心 2.0。隨著數(shù)字人民幣、智能投�、金融大模型、量化交易科技化、銀行數(shù)字化轉型持續(xù)推���(shù)字金融(Digital Finance)和金融科技�FinTech� 進入高速擴張期�
人才,是推動這場金融變革的核心引擎�
但上海的金融科技人才缺口到底有多�?哪些崗位最“�”?哪些企�(yè)在搶�?尚賢達獵頭基于大量項目�(shù)�(jù)、企�(yè)訪談和人才地圖監(jiān)�,發(fā)布本期深度報告�
一、上海數(shù)字金�“三條主線”驅動人才全面增長
1. 銀行全面數(shù)字化:技術崗首次超過傳統(tǒng)崗位
國有大行、股份制銀�、城商行均在上海設立�(shù)字金融研�(fā)中心,招聘需求大增�
核心方向包括�
· �(shù)字人民幣端側開發(fā)
· 智能風控 / 智能信貸
· 銀行云架構�DevOps
· �(shù)�(jù)治理與數(shù)�(jù)資產(chǎn)管理
特點:技術崗人才在銀行招聘總量中占比已超 55%�
2. 券商科技:從“量化+科技”�“全棧智能投研”
上海是全國頭部券商科技中心最密集城市�
熱門需求:
· 量化策略開發(fā)�CTA�AI 量化、多因子�
· 高頻交易系統(tǒng)工程�
· 智能投研算法�NLP+知識圖譜�
· 低延遲系�(tǒng)與內(nèi)核優(yōu)化工程師
頂級量化崗位的候選人溢價普遍在 30%+�
3. 互聯(lián)�(wǎng)與持牌金融科技同步擴容
持牌消費金融、互�(lián)�(wǎng)銀�、金融科技平臺在上海設總部或技術中心,推動大量工程師崗位需��
典型需求:
· 大模型應用工程師�RAG�FinLLM�
· 支付風控算法
· 欺詐檢測、反洗錢�AML�
· 分布式架構、微服務工程�
�、上海金融科技人才缺口到底有多大?(尚賢達�(shù)�(jù)�
結合 2024Q4–2025Q2 �(shù)�(jù),我們得出以下結論:
?? 總體缺口約:
8—12 萬名中高端金融科技人才�2025 上海�
其中缺口最大的� 中高級技術崗 + 復合�“金融+科技”人才�
缺口最� TOP5 崗位
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崗位方向
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缺口占比
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典型薪酬(年薪)
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大數(shù)�(jù)/�(shù)�(jù)治理
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21%
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40–70 �
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AI 風控 / 智能信貸算法
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18%
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45–90 �
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量化交易與量化工�
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16%
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60–120 萬(含獎金可能更高)
|
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分布式架� / 云原�
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15%
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45–85 �
|
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金融大模型應用工程師
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12%
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50–90 �
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人才緊缺度結論:
出現(xiàn)“越想要的越找不到”的結構性短�,尤其是 能直接落地業(yè)� + 掌握工程化能� 的候選人�
�、企�(yè)為什�“搶不到人”?四大根因清晰可�
1. 金融與科技“雙高門�”導致供給端增長慢
大量崗位要求�
· 本碩學歷(部分方向優(yōu)先清�、復�、上財)
· 同時具備金融知識與工程能�
· 有大模型、風�、量化的項目�(jīng)�
符合條件的人本身供給稀��
2. 金融科技崗位�“后臺支持”�?yōu)?span lang="EN-US">“前臺核心”
大模型、智能投研等崗位直接影響營收,企�(yè)愿意高薪爭奪人才�
技術崗在金融機構中的戰(zhàn)略地位顯著提��
3. 資金實力更強的頭部機�,在瘋狂搶人
包括
· 國有大行�(shù)字金融中�
· 券商科技子公�
· 頭部量化私募
· 支付機構
· 大模型創(chuàng)�(yè)公司
這些玩家共同擠壓了中小機構的招聘空間�
4. 上海�(chǎn)�(yè)�(zhàn)略帶動人才集中落�
2025 年上海出臺多項政策推動:
· 金融科技基礎設施建設
· 國際金融科技人才集聚
· �(shù)�(jù)要素流�
供需錯配愈發(fā)嚴重�
��2025 上海金融科技最緊缺的十大高薪崗位(尚賢達榜單)
1. 量化策略研究員(AI+量化�
2. 智能風控/智能信貸算法工程�
3. �(shù)�(jù)治理/�(shù)�(jù)中臺負責�
4. 云原生架構師
5. 金融大模型工程師
6. 支付安全/反欺詐工程師
7. 分布式數(shù)�(jù)庫工程師
8. �(nèi)核優(yōu)�/超低延遲 C++ 工程�
9. DevSecOps 工程負責�
10. 智能投研�NLP+知識圖譜�
這些崗位普遍呈現(xiàn)�
· 高薪
· 高要�
· 高競�
· 低供�
�、薪酬趨勢:2025 年上海金融科技全面進入“溢價時代”
根據(jù)尚賢達獵頭項目統(tǒng)計:
技術方向漲幅(同比�
· 量化方向�20%–40%
· AI 風控 & 大模型:18%–35%
· 云原�/分布式架構:12%–25%
· 反欺�/支付風控�15%–30%
顯著特點
· “稀缺人�”�“通用工程�”收入差距不斷拉大
· 復合型人才(Tech + Finance)招聘難度遠超普通技術崗
· 頭部機構對優(yōu)秀候選人給� 80�–150萬級別包 已成常態(tài)(含獎金/長期激勵)
六、企�(yè)如何在上海的“金融科技人才�(zhàn)”中勝��
1. 提前布局人才地圖,鎖定候選人池
尤其� AI、量化、風控方�,需要持�(xù)跟蹤�
2. 提供更具競爭力的激勵方�
· 長周期激勵(LTI�
· 科技成果貢獻獎勵
· 全流程技術晉升體�
3. 強調(diào)“工程化落地能�”
很多企業(yè)已不再只看理論能力,而是�
“能不能做成產(chǎn)�、能不能推動�(yè)務指標增�”�
4. 與專�(yè)獵頭深度�(xié)�
復雜崗位、尖端崗位必須依賴定向尋訪才能找到合適人選�
總結:上海金融科技人才競爭已全面進入“深水區(qū)”
2025 �,對于企�(yè)而言�
搶到高端人才,就是搶到競爭力�
對于候選人而言�
金融科技正在成為最具增�、最具確定�、最具回報的新賽道�
尚賢達獵頭將持續(xù)關注并深度參與上海金融科技人才生態(tài)建設,為企業(yè)與人才提供專�(yè)服務�