2017年华尔街买方市场招聘情况展望

作者:Dan Butcher

我们已给出了对 2017年华尔街卖方招聘情况的预测,但买方情况如何呢?来看看招聘经理和行业内部人士的看法。

对数据科学家求贤若渴

Glocap Search猎头公司单边做多投资人才招聘的负责人莱西玛·凯特卡(Reshma Ketkar)发现买方招的最多的是数据科学家。

“我们发现不同类型的客户都有这种需求,包括传统的投资经理、对冲基金、量化基金、金融科技公司以及大小科技公司,”她说。“数据科学家能够洞察大数据,在不同情况下用它做出更好的决策。”

北方信托(Northern Trust)全球基金服务兼美洲机构业务负责人皮特·切瑞克维赫(Pete Cherecwich)赞同以上观点。他认为从今年起,数据绝对将成为重中之重,无论是对服务提供商还是基金经理。

“以我看来,任何教育背景为数据分析或者像工程学或数学等可以承担这一角色的学科都将找到好工作,”切瑞克维赫说。“随着市场越发自动化,一切都有关于对可获得数据的理解并能够从中做出商业决策。”

买方公司想招可以运用复杂算法来理解数据分析背后那些数学知识、并想出新的办法来生成字母符号的人才。

“你可以教人市场的运作原理,但他们能用这些数据来拟出假设、看到背后的结构并且进行测试吗?”切瑞克维赫说。“如果你能得出自己的理论并生成字母符号,那么就会有公司需要你。”

降本伤及投资经理?

DHR International猎头公司北美金融服务部主理合伙人卡萝儿·哈特曼(Carol Hartman)说,去年资管圈招了很多基金经理和分析师,现在是收货成果的时候了。

“如果那些投资没有随着受管资产的增加以及收益率的增长而产生效果,那么你将会看到这些平台开始缩减成本,”她说。“或许会根据项目情况降低产品质量和客户服务。”

1万多支对冲基金里,大多数全年业绩不佳,而且还在继续挣扎着要为古典管理和业绩费用结构而正言。

专门负责对冲基金经理招聘的Paragon Alpha猎头公司负责人邓肯·西勒(Duncan Hiller)说,2016年最后一个季度他目睹了一些真正的赢家。

他说他们公司看到了2017年一季度对数量分析师的新需求。拥有最重要的历史经验的基金经理特别受青睐,从高频和日内到多日及更久,西勒说。

“资金极其充足的初创公司和较新的基金加入知名的公司和平台,意味着个人和团队真的有机会为其天资找到用武之地,”他说。

西勒说今年开年不利之后,一些宏观对冲基金已从市场利率和汇率大动荡中获利颇丰,而这很可能在2017年继续下去。

并且,由于2016年许多对冲基金的关闭,为其他人创造了机会。

“大型多策略对冲基金的业绩较低,我们预测,随着投资者希望从新的市场机会中获利,一些首席信息官是从顶级基金挖来的新初创公司将有机会在2017年建立资产和吸纳人才,只要有正确的基础结构、风险控制和几个季度的正收益,”西勒说。

卖方研究员跳到买方

随着投资银行和卖方研究公司的持续走低,卖方研究员供过于求。一般来说,这些分析师会成为传统资管公司买方分析师的一个人才池。

“对买方股票和信用研究分析师薪酬的影响还有待观察,但我们预测随着超额供给,薪酬水平将下降,”凯特卡说。“主要问题将是买方资管公司是否决定招聘不具备投资经验的卖方分析师,或者这些卖方人员得找到一个新去处。”

特朗普风波?

Page Executive猎头公司董事总经理兼北美地区负责人保尔·韦伯斯特(Paul Webster)说,即将走马上任的特朗普政府谈论过增加公路、隧道和桥梁等基础设施项目,随着越来越多的资本重新投入到这些市场,可能将促进买方市场发展,包括私募和房地产基金。

“去年买方市场低迷,但我们预计今年会有更多招聘动作,”他说。“那包括PE、单边做多资管公司和对冲基金。银行对大笔资本投入很谨慎,借出去的钱也越来越少了,随着有些公司跳出来填补空缺,这对买方而言即是当头一棒。”

Execu|Search Group猎头公司金融服务部董事总经理杰瑞·巴蒂帕利亚(Jerry Battipaglia)认同这种看法。更确切地说,买方公司将锁定有经验的投资者关系和业务发展人员,巴蒂帕利亚说。此外,过去12个月对数量分析师的需求越来越大。

“机器学习和数量分析师在不断增多,因为公司都想跑在创业的前端,”他说。

自动化或许会减少工作岗位,但也开启了机遇

随着过去20多年来自动化在资产管理行业内占据的越发主导的地位,任何一家公司里能够完全懂得端到端流程以及基础设施的人越来越少。

“我现在给人的职业建议是去学习管道在金融服务业的作用原理,”切瑞克维赫说。“很多人知道他们作为螺丝钉的作用,但很少人知道在端对端的流程中如何运行。”

“甚至猎头顾问要找到这类人也遇到了问题,因此这非常宝贵,因为随着自动化程度的加深,那些知识已消失,”他说。“我有4500人为我工作,尽管谈论着自动化,仍然还有很多活儿要干。”

“归根结底在于勤劳、聪明、具备分析能力的人才—我们有需要接受培训的会计岗位,但也有不需要金融背景的岗位。如果你具备分析能力,文科文凭也行—久而久之你还是能够从底层干起来并且学会驾驭这份工作。”

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