Dragonfly 2026 年人才報告:合規招聘增加 340%,數據科學 +74%

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AI summary icon精華摘要

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透過 TechFlow 分享的 Dragonfly 2026 年人才洞察顯示,2025 年合規招聘增加了 340%,數據科學職位增長了 74%。儘管總體減少 472 個職位,該行業正轉向以價值為導向的職位。候選人現在更關注職位的清晰度與影響力,而非市場波動。週度市場報告突顯了這一趨勢,顯示需求對招聘的影響已超過週期性因素。

作者:Zackary Skelly(Dragonfly 人才主管)

編譯:深潮 TechFlow

深潮導讀:Dragonfly 發布 2026 年加密行業人才洞察報告,揭示招聘邏輯的根本性轉變。2025 年行業淨裁員 472 人,但合規崗暴漲 340%,數據科學崗增長 74%。最關鍵的變化是:候選人不再為牛市衝動,他們要的是清晰的價值解釋和確定性,如果你說不清"為什麼這個職位重要",轉化率會斷崖式下跌。

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我們已經進入 2026 年的第一個季度,而加密貨幣領域的招聘情況與以往任何週期都完全不同。

我們剛剛發布了最新的《Talent Insights 報告》,詳細拆解了我們是如何走到這一步的,以及這對創始人和人才團隊意味著什麼。

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簡而言之

2025 年並沒有殺死加密招聘,而是讓它成熟了。

公司不再基於價格招聘,而是基於實際需求招聘。

這一轉變已成為進入 2026 年的新基準。

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這一年清晰地分為兩半。

2025 上半年(25H1)動蕩不安,隨著宏觀衝擊,親加密樂觀情緒迅速反轉。

三月職位移除激增(750 個),大部分損失都集中在前半段。

全年新增約 3700 個職位,移除約 4100 個,淨減少 -472 個。

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下半年(H2)帶來了紀律性和復蘇。

H2 的總職位趨勢線與 2024 年基本一致,只是整體水平更低。

July reset, August bottomed out, September reopened, fourth quarter stabilized.

更劇烈的春季重置,是導致 2025 年整體低於 2024 年的主要原因。

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在我們 25H1 報告中,我們做了一些預測。現在來打分:

✓ 第三季反彈(九月職位增加 26%)、第四季放緩、合規招聘提前啟動

✗ 低估了流量與申請量的分化程度;高估了法律職位相對於合規職位的韌性

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從 25H1 到 H2,真正的轉變不在於公司聘請了多少人,而在於他們聘請的是什麼角色。以核心為優先,先贏得擴展權。

→ 工程:-12%,仍是錨點 → 財務:-27% → 設計:-33% → 客服:-35% → 銷售 & BD:-16% → 法律:-41% → 合規:+340%

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數據科學是年度最明顯的贏家,同比 +74%。(多虧了 AI?)

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候選人端也發生了有趣的变化。

下半年流量保持穩定,而申請量下降約 26%。

人們仍在瀏覽,只是不再輕易提交申請。

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在早期週期中,市場興奮情緒承擔了大部分招聘工作:薪資上漲,申請湧入。

This mechanism is no longer working.

更強的月份仍能帶動瀏覽量,但注意力轉化率已不如從前。

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原因何在?部分是因為候選人變得更加謹慎。

他們更嚴格地篩選公司的耐久性、所有權清晰度、團隊質量和技術可信度:開源證明、產品深度、硬核問題、GTM 路線圖。

泛泛的品類敘事已經不管用了。

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信念集中的領域:基礎設施、DeFi、L1 和 L2 仍是核心,但 DeFi 的興趣收窄至穩定幣、支付和 RWA。

金融科技相關和機構用例獲得了顯著關注。AI 依然是關鍵興趣點。

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階段偏好也講述了一個有趣的故事。

Seed 和 Series A 階段對候選人仍最具吸引力,創始人角色和第一位雇員角色需求很高。不過,更大、更成熟的公司依然能吸引興趣。

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最常讓候選人流失的因素並非薪酬、階段或規模,而是模糊性。

如果你無法清晰解釋公司為何重要、他們將擁有什麼具體範圍,以及機會為何具有持久力,轉化率就會大幅下降。

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從地理上看,遠程仍是常態,但最活躍的招聘團隊更多集中在紐約,且更傾向於面對面辦公。

人才仍全球化,但紐約 + 湾區依然佔主導。歐洲是最大的非美樞紐。

(註:特定地理招聘 = 較小的 TAM、較長的招聘週期。)

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另一個塑造當前格局的因素是:招聘正向後期團隊集中,而且顯著集中在候選人最感興趣的垂直領域。

我們預計,2026 年剩餘時間的招聘將更多由收購、轉型和整合驅動,而非純新增增長。

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那麼創始人應該怎麼做?

根據里程碑招聘——產品發布、收入、合作夥伴、監管進展——而不是市場週期或日曆計劃。

在2025年下半年招聘表現出色的公司,都能清晰闡述並堅持每個職位存在的理由。

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了解團隊各不相同,因此需謹慎安排人員序列:

→ 核心建設者優先(工程、安全、數據 / 協議) → BD 探索契合度 → 產品根據類型靈活(消費者較早,基礎設施更精簡) → 合規、財務、風險 → 营銷 / 支持在槓桿出現後規模化

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保持為稀缺人才開放的管道。

工程、AI/ML 和安全崗位的供給嚴重受限,無法每個週期都從零重新開始。即使具體需求已關閉,也應保持關係溫暖。

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認識到角色的銷售方式已經改變。

候選人希望擁有清晰的跑道、頭 30–60 天明確的歸屬權,以及透明的 upside 機制。

你必須銷售差異化。你不是在銷售你的品類,而是在銷售你為何會勝出,以及他們具體能扮演什麼角色。

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你還需要一個真實的 AI 故事。不是「我們是一家 AI 公司」。

候選人想知道:

→ AI 如何在內部使用 → 它如何改變產品 → 是否創造了真正的優勢

模糊的答案會流失人才。

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對人才團隊的具體建議:

將你最強的人放在流程前端(第一印象很重要),保持面試循環緊湊,並給予清晰反饋。

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一個開放問題:AI 讓 2026 年更難預測。

人們可以用更少的人做更多事。更好的工具讓一些人自己去創業。有些人可能會直接去從事 AI 工作。

与此同时,每位員工更高的產出意味著更快規模化,而加密的定位比以往任何時候都更廣泛。

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我們對 AI 影響的當前看法:在清晰的 AI × Crypto 用例 solidify 之前,減速信號強於加速信號。

📎 延伸閱讀:The Agentic Economy Will Be Massive, Agentic Commerce Won't

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我們對 2026 年的基準預期:持平至溫和增長,由工程、AI / 數據和安全引領。整合將繼續。

無論牛市、基準還是熊市,這都是一个注重質量建設的年份。

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能贏得人才的團隊,將是那些故事最可信的團隊,而不是聲音最大的團隊。

執行紀律、耐久的商業模式,以及對兩者的良好解釋,都是必備的。

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