根據(jù)見聞學堂，去年高盛CEO Lloyd Blankfein的一個言論吸引了不少眼球，他說，從本質(zhì)上講，銀行其實是一個IT公司。事實上，大約有25%的高盛員工在IT部門工作——比任何其它行業(yè)的比率都要高。

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分析認為，移動和網(wǎng)絡(luò)安全將成為2015年銀行最先考慮的事情，華爾街的IT部門只會不斷膨脹。不過，職位在哪里出現(xiàn)呢?這就要看銀行目前在使用以及不使用哪些編程語言了。

這次調(diào)查是面向銀行業(yè)技術(shù)領(lǐng)域招聘人士的一次非正式的調(diào)查，以了解這些他們的客戶的需求是什么。以下是我們的調(diào)查結(jié)果。

Java

排名最靠前的非Java莫屬，這一類人才在華爾街已經(jīng)吃香多年。招聘人士兩年前就告訴過投資銀行緊缺Java程序員，這種情況一直持續(xù)到了現(xiàn)在。

“Java程序員在所有領(lǐng)域都必不可少，從低延時執(zhí)行，到訂單管理系統(tǒng)，再到內(nèi)部風險與評估平臺無一不是。”Selby Jennings獵頭公司北美金融IT招聘負責人Jared Butler說道。Java通常適用于數(shù)據(jù)模擬和建模，Robert Half科技公司高級執(zhí)行董事John Reed補充道。

同樣，隨著銀行對用戶友好度、下載速度以及網(wǎng)絡(luò)安全的不斷重視，像Java和Javascript這樣可以用于前臺網(wǎng)頁設(shè)計的語言以后會更受歡迎，Jay Gaines公司VP Gina Schiller說。

Java人才如此熱門，一方面是由于對此類人才的需求不斷升高，另一方面則是此類人才短缺。去年底，簡歷數(shù)據(jù)庫顯示，對于每一個Java需求職位，平均只有7個候選人，這一數(shù)字在所有職位類別里面是最低的。

Reed說，Java程序員的工資水平能夠比市場中其它職位高出10%左右。

C++/C#

“C++仍然是大容量/高頻率交易的首選編程語言，原因很簡單，因為C++是開發(fā)處理大量數(shù)據(jù)的高性能回測和執(zhí)行系統(tǒng)的最有效工具。”Butler說。

Schiller對這一觀點表示贊同，并補充說C++同時經(jīng)常被用來開發(fā)基于很多銀行原有系統(tǒng)的應(yīng)用。“由于技術(shù)遷移的成本過高，銀行對于那些能夠基于原有系統(tǒng)開發(fā)應(yīng)用的人才仍然有很高的需求。”她說。

與Java類似，C#也可以用在各種項目中，特別是數(shù)據(jù)模擬和建模方面。在我們的數(shù)據(jù)庫里，簡歷職位比處于第二低的位置，這讓該類人才在薪酬談判上具有一定的優(yōu)勢。Reed說，C#程序員的工資水平比其它語言程序員的平均水平要高出9%到10%。SQL排在Java和C#之后最具有談判優(yōu)勢的語言。

Python

緊跟在三大語言之后的新興的Python語言，幾年前，這門語言并沒有現(xiàn)在那么熱門。Python特別適合開發(fā)分析工具和量化模型——這兩個工具對投資銀行和對沖基金的交易策略是非常關(guān)鍵的，Schiller告訴我們。

此外，Python更加簡單易用，同時與傳統(tǒng)語言相比效率更高。Butler認為Python將取代以上提到過的幾種流行編程語言，特別是在投資銀行領(lǐng)域，他給了幾個理由：

“首先，程序員可以使用10行Python代碼來完成20行C++代碼所要執(zhí)行的任務(wù)，而且錯誤率更低。”他說，“考慮到監(jiān)管要求不斷增加以及最佳實踐，你可以想象這種優(yōu)勢的吸引力。另外，考慮到其性能和可用性，與C++相比，Python正在快速地成為“頂尖建模師”的首選編程語言。”

此外，隨著技術(shù)人員更多地參與到銀行的業(yè)務(wù)部分，Python更加流行。它可以讓程序員在項目中更好地與量化分析師、研究員和分析員合作，Butler說道。

不過，與Java、C++、C#和SQL不一樣，Python在薪酬談判方面并不能帶來更高。

“從招聘的角度來說，很多招聘經(jīng)理不會重視對Python語言的熟練程度，因為他們認為其它語言的程序員能夠很快學習并掌握這門語言。”Butler說。

其它類型語言

其它比較受歡迎的語言包括SQL、PHP和ETL。“我們看到銀行在尋找那些能夠掌握系列語言的候選人，涵蓋associate到executive級別，這些人熟悉能夠掌握從比較老得ETL技術(shù)比如Informatica到更現(xiàn)代的大數(shù)據(jù)相關(guān)工具，比如Hadoop架構(gòu)、HBase、HDFS、MapReduce、Pig、Hive、Impala、Fluma和Cloud等。”

Butler說，“對于成功的數(shù)據(jù)倉儲以及投資銀行全球交易分支機構(gòu)所使用的金融數(shù)據(jù)而言，ETL技術(shù)仍然是非常重要的。”