加密行业招聘研究报告:DeFi 求职者增多,市场类岗位在亚太地区增长

链捕手Publicado a 2024-10-29Actualizado a 2024-10-29

作者:Zackary Skelly

编译:Zen,PANews

 

知名加密VC Dragonfly Capital每个季度都会对加密行业招聘市场进行分析,为其投资组合公司提供关于职位趋势、求职者观念、投资组合公司活动和预测的洞察。

招聘市场趋势

在分析市场时,Dragonfly监测多个信号,但“投资组合公司新增职位”最好地反映了行业整体情绪。简而言之,加密行业的人才招聘市场从2023年开始逐渐复苏,直到2024年第一季度出现了激增,但进入第二季度后发生停滞。

加密行业招聘研究报告:DeFi求职者增多,市场类岗位在亚太地区增长

每季度职位变化

在2024年第二季度,工程和设计职位相对稳定,GTM(GoToMarket)职位激增,数据科学职位也有相当程度的增长。而市场营销职位则向领导岗位转移。

加密行业招聘研究报告:DeFi求职者增多,市场类岗位在亚太地区增长

年度同期对比

比较2023年第二季度与2024年第二季度,GTM职位显著增长,尤其是在金融、运营、法律和客户支持领域。

工程职位变得更加细分,Rust语言需求旺盛,DevRel(Developer Relations,开发者关系)和Protocol Eng(协议工程师)依然受到追捧。设计岗位则出现显著下降。

加密行业招聘研究报告:DeFi求职者增多,市场类岗位在亚太地区增长

求职者兴趣

2024年第二季度,市场上出现了更多DeFi求职者,而那些专注于基础设施建设的人则留在原地,寻找产品与市场的契合点。许多人对AI与加密结合持怀疑的好奇态度——令人兴奋,但用例不确定,似乎过于超前。

此外,零知识证明(ZK)在高级软件工程师(Sr SWE)中依然是备受关注的技术类型。

加密行业招聘研究报告:DeFi求职者增多,市场类岗位在亚太地区增长

优先事项的演变,审查力度加大

求职者寻求那些在TGE之后仍拥有可靠的路线图而非空喊“ToTheMoon”的项目团队,并倾向于强大的生态系统和知名品牌的公司。很少有求职者愿意考虑与个人技能不匹配、岗位描述不清晰的工作。

加密从业者的倦怠及Web2的开放性

越来越多的加密原生求职者在谋求加密行业职位的同时愿意考虑Web2的工作机会。相反,交易所交易基金(ETFs)和有利于加密的美国政策吸引了更多来自传统金融和Web2领域的人才。

办公模式与薪资条件

远程和混合办公仍然是首选,但越来越多的公司开始讨论要安排线下实体的办公室。薪资预期方面,求职者们的标准依然很高,且多数不愿意妥协让步。

投资组合招聘趋势

Dragonfly的几家投资组合公司均在第二季度加大了招聘力度,他们对细分领域、以产品为中心的工程职位(如前端开发)兴趣增加。

GTM的招聘在亚太地区有所增长,而工程岗位在欧洲、中东和非洲(EMEA)地区呈现扩大趋势。此外,Layer 1项目方们(Alt L1s)的招聘势头正在增强。

招聘市场预测

招聘与美国选举周期相关联。特朗普的亲加密立场和哈里斯的态度发生逐步演变引发了热议,可能推动GTM招聘。Dragonfly预计这一趋势将持续下去,同时随着用例的巩固,求职者们对AI与加密结合的情绪也会向兴奋转变。

Lecturas Relacionadas

Detrás de ANSEM, que se multiplicó por 3 en una semana: la recuperación y la trampa de los memes de Solana

El meme coin ANSEM ha registrado un aumento del 299% en siete días, impulsando un repunte en el sector de los memes en Solana. Plataformas como Pump.fun han visto un volumen semanal de 53.300 millones de dólares, y los memes vuelven a superar el 20% del volumen de transacciones semanal de Solana por primera vez desde mediados de mayo. Este resurgimiento atrae a nuevos usuarios debido a su baja barrera de entrada y naturaleza viral. Sin embargo, también intensifica los riesgos inherentes. El entorno está dominado por operaciones ultrarrápidas (la tenencia media es de solo 100 segundos) y una manipulación generalizada. Estudios muestran que los bots y carteras coordinadas suelen acaparar tokens al lanzamiento, para venderlos luego a los pequeños inversores que llegan después. Investigaciones indican que la mayoría de los proyectos de memes con grandes ganancias presentan signos de manipulación, como wash trading. La pregunta clave es si este repunte, liderado por ANSEM, puede evolucionar hacia un mercado más sostenible y equitativo, o si simplemente repetirá el ciclo donde los inversores minoristas asumen las pérdidas mientras los actores sofisticados obtienen beneficios. El futuro del sector dependerá de si la actividad y la participación pueden mantenerse a niveles más altos, alejándose del patrón de bombeos fugaces.

Foresight NewsHace 1 hora(s)

Detrás de ANSEM, que se multiplicó por 3 en una semana: la recuperación y la trampa de los memes de Solana

Foresight NewsHace 1 hora(s)

El modelo de generación de imágenes «Mango» de Mark Zuckerberg solo pierde ante GPT Image 2, nadie le enseñó a corregir, aprendió solo

Meta ha lanzado su primer modelo de generación de imágenes avanzado, Muse Image (cuyo nombre en código es "Mango"), desarrollado por su Meta Super Lab (MSL). Aunque se posiciona segundo en el ranking de generación de imágenes por texto de Arena AI, tras GPT Image 2 de OpenAI, su enfoque innovador y sus capacidades de integración destacan. A diferencia de los modelos tradicionales, Mango actúa como un agente inteligente: investiga información en línea cuando es necesario, realiza cálculos previos e incluso aprende a autoevaluarse y autocorregirse a través del aprendizaje por refuerzo. Esta capacidad de "pensar antes de generar" mejora notablemente sus resultados. Meta aprovecha su inmensa base de usuarios de Instagram al introducir una función que permite generar imágenes personalizadas mediante el uso de @ para referenciar cuentas públicas. Esta integración social es única, pero plantea cuestiones sobre la privacidad, ya que la función está activada por defecto y no notifica a los usuarios. El modelo también se integra con Muse Spark (cuyo nombre en código es "Aguacate") para tareas más complejas. Además, Meta ha lanzado Muse Video, un modelo de generación de video que actualmente ocupa el tercer lugar en su categoría en Arena AI. Más allá de las capacidades técnicas, la ventaja clave de Meta es su escala: Mango está integrado directamente en aplicaciones como Instagram, WhatsApp, Facebook y Messenger, llegando a miles de millones de usuarios. Todas las imágenes generadas llevan una marca de agua invisible (Content Seal) para su identificación.

marsbitHace 2 hora(s)

El modelo de generación de imágenes «Mango» de Mark Zuckerberg solo pierde ante GPT Image 2, nadie le enseñó a corregir, aprendió solo

marsbitHace 2 hora(s)

Trading

Spot
活动图片