OpenAI和Anthropic大举高薪招聘经济学博士, Econ的机遇在AI已然来临, 含金量还在上升.
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接着“最全! 我国准自然实验政策都整理出来了, 让你有做不完的DID政策评估.”
社群自身群友@奶牛 说：“最近AI公司真是扎堆招聘经济学家，像OpenAI和Anthropic都在招具有经济学和因果分析背景的人才。没想到，经济学家也能借着AI的东风，迎来又一波发展机遇。“
别再说经济学“没用”了！
看看 OpenAI 和 Anthropic 这样的全球顶尖 AI 公司，都在高薪招揽有经济学与因果推断背景的人才——这才是真正的含金量！经济学不仅是理解世界的重要工具，也正成为引领科技发展不可或缺的力量。
好好学经济，未来一定会有你的一席之地。相信我，国内的科技巨头也很快会走上这条路。
1️⃣AI独角兽OpenAI（ChatGPT的母公司）
OpenAI高级经济学家职位
团队介绍
OpenAI 经济研究团队是公司内部专注研究人工智能经济影响的核心力量。我们的使命是通过严谨、数据驱动的分析，深入探讨 AI 对人类社会、就业结构、产业发展以及宏观经济的深远影响，从而为公司战略制定提供支持，并引领全球关于 AI 与经济增长的讨论。
研究方向
我们聚焦于 AI 与经济交汇处的关键议题，致力于解答如下核心问题：
AI 的应用与场景：人工智能目前如何在教育、工作和日常生活中发挥作用？哪些应用场景影响深远，哪些则相对有限？
劳动力市场的变化：在以 AI 为先的经济结构中，工作内容与岗位形态正在如何演变？AI 将如何重塑未来的职业格局？
投资与增长：AI 在基础设施、教育和制度层面的投入，将如何驱动生产率提升和宏观经济增长？
AI 的经济价值：从企业到国家层面，哪些衡量指标和分析模型能有效捕捉 AI 带来的经济贡献？
职位概述
我们正在招聘一位劳动经济学家，重点研究人工智能对当前及未来劳动力市场的影响。该职位在团队中具有关键作用，致力于回答如下问题：
AI 的广泛应用如何改变工作的本质与岗位结构？
哪些行业和职业将最受 AI 影响？具体体现在哪些方面？
该岗位将承担具有广泛社会影响的研究项目，与数据科学、产品、战略等团队密切协作，为 OpenAI 和更广泛的经济学界提供前瞻性洞见。
主要职责
主导设计并开展关于 AI 对就业、工资、技能需求和生产率影响的劳动市场研究；
利用专有数据和外部（如政府）数据来源构建与分析数据库，系统追踪 AI 在不同岗位中的应用情况；
将研究成果撰写为内部报告、学术论文及面向公众的材料，服务于公司战略和政策讨论；
与产品团队、研究科学家和外部合作伙伴紧密协作，为 AI 系统设计提供经济视角的建议和支持。
任职资格
我们希望你具备以下背景与能力：
拥有经济学或相关领域博士学位，研究方向为劳动经济学、应用微观经济学或产业组织；
拥有扎实的实证研究能力，具备问卷设计、计量建模与因果推断等经验；
熟练使用 R 或 Python 等统计软件，并具有处理大型政府数据（如人口普查、JOLTS 等）的经验；
有高质量经济学研究成果的发表经验或研究贡献；
拥有与政府机构、慈善组织或政策制定者开展合作的实际经验。
优先条件
有政府机构或企业背景，参与技术采纳与 AI 应用相关工作的经验；
有与跨学科团队（如数据科学、产品、政策、GTM）协同合作的经验；
具备将技术性研究成果转化为面向不同受众、具有实践价值的能力，沟通能力突出。
2️⃣AI独角兽Anthropic（Claude的母公司）
经济学家职位
作为 Anthropic 的经济学家，你将带领团队评估并深入理解人工智能对全球经济的影响，主导开发 AI 经济指数（AI Economic Index），探索衡量 AI 实际经济作用的新方法，结合隐私保护工具与实证数据，推动前沿研究。
你的研究将为产品决策和政策制定提供数据支持，助力人类社会在 AI 驱动下实现可持续的经济转型。
我们的团队融合严谨的实证方法与创新的测量工具，正在构建全球首批系统性追踪 AI 对劳动市场、生产率及产业结构变革影响的数据集。借助自主开发的隐私保护测量平台 Clio，我们已分析数百万条真实 AI 交互数据，以理解 AI 如何在不同职业与任务中增强或替代人类劳动。
我们期待你能将经济学理论与新型数据测量方法有机结合，深度剖析 AI 对经济的结构性变革。理想人选应具备扎实的实证研究功底，并能胜任技术变革、经济分析与政策评估交叉领域的研究工作。
岗位职责
牵头开发并拓展 AI 经济指数，定期发布季度报告和行业专题研究；
利用新型数据和隐私保护测量系统，设计并开展有关 AI 经济影响的实证研究；
探索并建立新的研究方法，用于分析 AI 在以下方面的作用：
劳动力市场变化与未来职业结构；
生产率提升与任务重构；
不平等加剧与职业替代；
各行业的冲击与适应能力；
与高校、智库、研究机构建立合作关系；
与技术团队协作，优化数据采集与测量基础设施；
将研究成果转化为产品优化建议和政策参考；
通过研究出版物、政策简报及演讲等形式进行对外交流，影响决策者与公众。
任职要求
拥有经济学或相关领域博士学位，研究方向包括劳动经济学、产业组织或技术变革；
具备扎实的实证研究背景，尤其擅长将新型数据与经济理论结合；
熟悉以下方向的研究经验：
劳动力市场与职业结构变迁；
基于任务的技术转型研究；
大规模数据处理与计量经济方法；
面向政策制定的实证研究；
技术能力方面，包括：
熟练掌握 Python、R、SQL 等数据分析工具；
有操作新型数据库和测量系统的经验；
能快速学习和适应新工具、新框架；
具备以下综合能力：
独立主导复杂研究项目从设计到发表；
能将技术成果转化为多元受众可理解的内容；
能跨学界、政策界与业界建立并维护合作关系；
对推动“人工智能造福人类”的理念具有强烈共鸣；
熟悉或愿意深入了解 AI 系统，并能理性分析其能力与局限。
近期研究成果示例
AI 经济指数：基于真实使用数据衡量 AI 影响AI 执行的经济任务：来自数百万 Claude 对话的证据Clio：隐私保护下的 AI 实际应用洞察
薪资范围（预估）
年薪：265,000 — 315,000 美元（USD）
*可以进一步到社群交流讨论计量问题。社群讨论，参看：1.有意思的实证计量讨论帖, 熬夜肝完了一直的计量困惑！2.QA: 平方项的IV, 加时间固定符号相反, 滚动窗口回归, 面板分位数输出图, 机制分析中IV, pre5显著咋办，3.主回归不显著, 分组回归却异常显著的研究来了！4.城市*年份联合的FE与他们分开的FE有什么区别? FE如何从一维进化到二维, 三维的? 5.审稿人: 你这个文章实证结构已经过时了！过时了！6.当把交互项加入后, 主项的系数符号竟变相反了, 这是咋回事? 如何处理呢？7.DID可以有2个处理组和1个对照组么? 有相关的参考文献吗? 8.12年试点, 15年推广到全国的政策, 回归时是否包括16和17年数据？
一些讨论，1.七大常见计量问题讨论汇总, 涉及控制,异质,机制,DID,DDD,调节,固定,平行,安慰等，2.关于双重差分DID政策评估中的控制变量选取标准？3.在平行趋势检验中对政策前后系列年份进行缩尾处理？4.使用异方差稳健而不是聚类稳健标准误, 在固定效应模型中能接受吗？5.平行趋势通不过, 该采取什么方法来更好地满足平行趋势呢？6.QA: 基尼太美, 农业数据, 机制检验, 组间差异, 博士论文创新, 控制函数, FM回归 7.审稿人: 你2SLS-IV回归中为啥R方是负数呢？
下面这些短链接文章属于合集，可以收藏起来阅读，不然以后都找不到了。
7年，计量经济圈近2000篇不重类计量文章，
可直接在公众号菜单栏搜索任何计量相关问题,
Econometrics Circle
数据系列：空间矩阵 | 工企数据 | PM2.5 | 市场化指数 | CO2数据 |夜间灯光 | 官员方言| 微观数据 | 内部数据计量系列：匹配方法 | 内生性 | 工具变量 | DID | 面板数据 | 常用TOOL | 中介调节 | 时间序列 | RDD断点 | 合成控制 | 200篇合辑 | 因果识别 | 社会网络 | 空间DID数据处理：Stata | R | Python | 缺失值 | CHIP/ CHNS/CHARLS/CFPS/CGSS等 |干货系列：能源环境 | 效率研究 | 空间计量 | 国际经贸 | 计量软件 | 商科研究 | 机器学习 | SSCI | CSSCI | SSCI查询 | 名家经验计量经济圈组织了一个计量社群，有如下特征：热情互助最多、前沿趋势最多、社科资料最多、社科数据最多、科研牛人最多、海外名校最多。因此，建议积极进取和有强烈研习激情的中青年学者到社群交流探讨，始终坚信优秀是通过感染优秀而互相成就彼此的。
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