在人工智能取代华尔街岗位之前，它首先正在创造新的就业机会。
据招聘数据公司Draup分析，今年摩根大通、花旗集团和第一资本等银行发布的AI相关职位数量激增49%，达到139,819个，较2025年大幅增长。数据显示，增长最快的领域是与AI智能体（AI agents）相关的技能集群。其中，对“智能体编排”（agent orchestration，即设计协同完成任务的智能体的能力）的提及量今年激增了1,721%。
Draup首席执行官Vijay Swaminathan表示：“这可以说是华尔街最热门的技能。这是一个巨大的机会，市场急需既懂数据又懂AI，并知道如何将AI落地应用的人才。”职位列表显示，华尔街银行正超越聊天机器人阶段，进入AI战略深水区，这对高管、员工和股东均产生深远影响。为实现提高生产力和自动化重复任务的承诺，银行正全力迈向由大量智能体处理劳动力的未来。
与上一波由工程师和数据科学家主导的模型构建浪潮不同，这一轮招聘热潮已扩展至负责将AI直接嵌入业务线的人员。在金融机构内部部署AI，通常需要将多个专用智能体串联：例如，一个用于检查原始数据，另一个分析文档，第三个检查合规性。Swaminathan指出，参与这一过程的“向前部署工程师”（forward-deployed engineers），需兼具技术能力与特定业务领域知识（从交易台到后台运营及人力资源）。
“企业中存在很多复杂性，有时可见，更多时候隐藏。即使自动化一个简单的流程也需要很长时间。”Swaminathan以自动化审批休假请求为例，指出这会形成一系列边缘情况和特定豁免的复杂网络。智能体编排技能对此尤为关键，因为工程师需确定所需智能体的类型、功能、技术栈，以及何时需要人类监督介入。
智能体技术栈与治理崛起
除了编排能力，理解赋予智能体执行任务能力的工具和技术也成为热门技能。对LangGraph（一种构建多步工作流的框架）的提及激增了679%，帮助连接AI应用与数据的LlamaIndex上升了291%，检索增强生成（RAG）技术的提及量攀升了259%。
然而，技术能力之外，“软技能”正重新受到重视。Swaminathan表示，分析显示市场重新关注解决问题、创造力、提出尖锐问题以及在深入理解流程时保持坚定等能力。
与此同时，负责为新兴系统建立护栏的角色需求也在飙升。Draup数据显示，今年职位中对“负责任AI”（responsible AI）的提及激增了657%，AI治理和风险管理分别激增了394%和359%。安全团队正专注于防止因连接第三方工具或外部模型而造成的系统性漏洞。目前，与治理相关的技能引用超过16,000次，几乎是围绕模型训练、部署和运行引用量（约8,400次）的两倍。“我们非常关注确保使用的第三方产品在网络安全方面不会失控。”Swaminathan说。
薪酬方面，与生成式AI和智能体相关的角色通常高于金融领域其他技术岗位，其中生成式AI经理的中位基本薪资约为19万美元。尽管薪酬诱人，填补这些专业角色仍具挑战。为弥补差距，主要银行高度依赖内部再培训计划，培训现有开发人员和领域专家。摩根大通首席执行官杰米·戴蒙曾提及，随着AI接管更多工作，公司将实施“大规模重新部署计划”。
Swaminathan认为：“如果我们优先考虑软技能，并配以适量的技术技能，人们将会适应和学习。对于合适的人才来说，这是一个非常令人兴奋的时刻。”