经济学博士适合去互联网科技公司工作吗？有哪些合适的职位？
为什么经济学博士适合互联网科技公司？
这主要源于经济学博士训练出来的核心能力，这些能力在互联网行业尤其抢手：
强大的数据分析和建模能力： 经济学博士的核心功底就是处理复杂数据，构建经济模型来解释现象、预测趋势。互联网公司每天都在产生海量的数据，从用户行为、交易数据到市场反馈，都需要能从这些数据中挖掘价值的专业人士。经济学博士的计量经济学、统计学功底，正是干这个的“硬通货”。
深刻的市场洞察和宏观经济理解： 互联网公司生存于市场之中，需要理解用户需求、竞争格局、行业发展趋势，甚至宏观经济政策对业务的影响。经济学博士对市场机制、供需关系、产业组织、宏观经济周期等有系统性的理解，这使得他们能从更广阔的视角审视业务，做出更具前瞻性的决策。
严谨的逻辑思维和问题解决能力： 经济学研究的过程本身就是一个不断提炼问题、构建假设、验证假设、得出结论的严谨过程。这种思维方式对于解决互联网公司面临的各种复杂、非结构化的问题至关重要，比如如何提升用户留存、如何优化定价策略、如何预测市场变化等。
理论与实践的结合能力： 好的经济学博士不仅能纸上谈兵，更擅长将理论模型与现实数据相结合，形成可操作的解决方案。互联网公司需要的是能把数据转化为商业价值的实干家，经济学博士恰好具备这种“架桥”的能力。
政策与合规的敏感性： 随着互联网行业的快速发展，政策监管越来越受到重视。经济学博士在理解宏观经济政策、产业政策、反垄断法等方面有天然优势，这对于需要应对日益复杂的监管环境的互联网公司来说，是不可多得的人才。
经济学博士在互联网科技公司有哪些合适的职位？
别只盯着“数据科学家”这一个标签，经济学博士的适用范围远不止于此。以下是一些非常适合经济学博士的岗位，并且会尽量细致地描述：
1. 数据科学家 / 机器学习工程师 (偏建模和因果推断方向)
具体职责： 这可能是最直接的对口岗位。你需要利用统计学、计量经济学和机器学习的知识，分析海量用户数据，构建预测模型（如用户流失预测、销售预测、广告点击率预测），设计实验（A/B测试）来评估产品或策略的效果，并从因果关系的角度解释数据背后的逻辑，而不仅仅是相关性。
为什么适合： 经济学博士在因果推断、工具变量、匹配方法等方面的训练，对于理解真实的用户行为和产品干预效果至关重要，这比纯粹的预测模型更有商业价值。例如，你想知道“用户看到某个推荐信息后，是不是真的因为这个推荐才购买了商品”，这需要严谨的因果推断，经济学博士在这方面是强项。
典型公司： 几乎所有大型互联网公司（腾讯、阿里、百度、字节跳动、美团、京东、拼多多等），尤其是负责算法、推荐系统、广告投放、用户增长、风险控制等部门。
2. 增长策略师 / 用户增长专家
具体职责： 你的核心任务是驱动业务增长。这包括设计和执行用户获取、留存、活跃和变现的策略。你需要分析用户生命周期价值（LTV），优化获客渠道，设计激励机制（如红包、积分），研究用户行为模式，并根据数据洞察不断调整策略。
为什么适合： 经济学理论，特别是微观经济学中的消费者行为理论、博弈论、信息经济学，能帮助你深刻理解用户决策背后的驱动因素。你还能用经济学模型来分析增长活动的ROI（投资回报率），并评估不同增长策略的长期影响。
典型公司： 任何重视用户增长的公司，如社交平台、电商、游戏、内容类APP等。
3. 商业分析师 / 商业策略分析师
具体职责： 深入分析业务运营数据，洞察业务机会和风险。这可能包括分析市场趋势、竞争对手动态、产品性能、用户反馈，并为业务决策提供数据支持和建议。你也可能参与定价策略、产品组合优化、市场进入策略等方面的研究。
为什么适合： 经济学博士对市场结构、产业竞争、信息不对称等经济学概念的理解，能帮助你跳出数据的表面，理解数据背后的市场逻辑和商业本质。你的建模能力也可以用来构建复杂的业务预测模型，或者模拟不同策略对业务的影响。
典型公司： 几乎所有类型的互联网公司，尤其是在市场部、战略部、产品部门。
4. 产品策略师 / 产品经济学研究员
具体职责： 专注于某个产品线或品类的深入研究，包括用户需求分析、市场定位、产品功能设计、定价策略、商业模式设计等。你可能会进行用户调研、市场分析，并利用经济学原理来指导产品的迭代和优化。
为什么适合： 经济学博士对供需、价格弹性、外部性、网络效应等概念的理解，是设计用户喜爱且能盈利的产品的基石。例如，理解网约车平台的定价如何受供需影响，或者社交平台的网络效应如何驱动用户增长。
典型公司： 平台型产品（如电商、二手交易、社交、打车）、内容平台、金融科技产品等。
5. 市场研究员 / 行业研究员
具体职责： 专注于某个行业或细分市场的深度研究，包括市场规模、增长潜力、竞争格局、技术趋势、政策影响等。你需要收集和分析一手、二手数据，撰写研究报告，为公司战略投资、并购、新业务拓展提供决策支持。
为什么适合： 经济学博士的宏观经济学、产业经济学、国际贸易等知识，使其能够从更宏观、更专业的角度审视行业。你具备构建行业模型、预测行业趋势的能力，这对于需要战略眼光的公司至关重要。
典型公司： 投资部门、战略部门、市场研究部门、以及一些咨询公司（虽然不是纯互联网公司，但很多互联网公司会找他们合作）。
6. 策略顾问 / 风险策略师
具体职责： 为公司提供宏观经济、行业政策、市场风险等方面的咨询建议。也可能专注于金融风控、信用评估、反欺诈等领域，利用经济学模型和数据分析来识别和管理风险。
为什么适合： 经济学博士对风险、不确定性、理性选择等概念的理解，以及对宏观经济形势的研判能力，在风险管理和策略制定方面有独特价值。
典型公司： 金融科技公司、有严格风控需求的互联网公司（如电商平台的支付、信贷业务）。
7. 政策研究员 / 政府关系顾问
具体职责： 关注互联网行业的政策法规变化，分析政策对公司业务的影响，并可能参与与政府部门的沟通协调，争取有利的政策环境。
为什么适合： 经济学博士在公共经济学、规制经济学、制度经济学等领域的知识，以及对宏观经济政策的理解，是从事此类工作的基础。
典型公司： 大型互联网平台公司，尤其是在涉及数据安全、反垄断、内容监管等敏感领域的公司。
如何为进入互联网科技公司做好准备？
即使你拥有了经济学博士的学位，为了更顺利地进入互联网科技公司，一些额外的准备会非常有帮助：
强化编程和数据处理技能： 熟练掌握 Python（及其数据科学库如 Pandas, NumPy, Scikitlearn）或 R 是必备的。SQL 也是必须的。了解一些机器学习框架（如 TensorFlow, PyTorch）会是加分项。
学习一些计算机科学基础知识： 了解数据库、分布式系统、算法等基本概念，能帮助你更好地与技术团队沟通。
实践项目和作品集： 参加 Kaggle 竞赛、做一些个人数据分析项目，或者在博士研究中涉及相关技术，并将这些成果整理成作品集，是你能力的最好证明。
了解行业和公司： 深入研究你感兴趣的互联网公司及其业务模式、产品和面临的挑战。
调整沟通方式： 经济学博士的论文写作风格可能比较学术化，在面试和工作中，需要学会用更简洁、更面向业务的语言来表达你的想法和分析结果。强调“商业价值”和“可落地性”。
利用校友资源： 看看你的导师、师兄师姐有没有在互联网公司工作的，主动联系他们，了解行业信息，甚至寻求内推机会。
总而言之，经济学博士拥有非常扎实且通用的技能，这些技能在当今数据驱动的互联网科技行业中，其价值正在被越来越广泛地认识到。只要找对方向，好好准备，你完全可以在这个充满活力的行业中找到属于自己的一席之地，并大放异彩。
网友意见
我来答我来答！
我是康奈尔大学经济学博士，刚刚毕业，加入了亚马逊，成为了一名“经济学家”，在西雅图工作。
经济学家在亚马逊是一个比较新兴的岗位，大约从两三年前才开始设立，但是成长非常快。该岗位只招收经济学博士。去年有100多个经济学博士在亚马逊做经济学家，面试官说他们今年打算再招四十多个。这个数字对于北美的经济学job market已经是天文数字了，要知道美国大学一般一年也就招1-3个经济学博士。
无论从面试体验（面试刚通过，HR就迫不及待地催我们尽早入职，我一个接到offer的美国同学三月份就入职了），还是网站上还在进行的招聘（Economics）都能看出来这些职位还是远远没有被满足。来西雅图跟亚马逊的同事聊了一下，发现事实也的确如此。很多组对经济学家的需求都满足不了。
要想说清楚为什么亚马逊对经济学家有如此大的需求，先说说这个职位是什么吧。具体可以去Economist-Amazon上看个究竟，这里只是我个人的理解。
传统公司，尤其是大家比较熟悉的投行的“经济学家”，大多是宏观经济学家，预测政策、解读政策；或者发表一些言论来增加公司的知名度。这样的经济学家一般公司需要的不多。亚马逊招的经济学家主要是微观经济学家，大概分三类：
- Forecasting：预测各种需要预测的数据，从消费趋势到服务器使用量
- Industrial Organization：使用各种定价模型、需求模型，来更好地估算消费和定价。
- Program Evaluation & Causal Analysis：定量估算各种决定的因果影响。
前两类挺好理解，要做的事情比较清楚，岗位需求也相对明确。但是第三类，我认为是经济学家在亚马逊，在互联网公司，甚至在传统行业，都可以发光发热的岗位，只是亚马逊最先发现了经济学家做这件事的价值。如果看网站上的招聘广告，大部分项目组，比如开书店的、做无人超市的，卖AWS的、卖Echo的，招都是这类经济学家。
那什么叫做“定量估算各种决定的因果影响”呢？举个例子，双十一究竟为阿里巴巴增加了多少销售额？如果只把双十一之前之后的销售额进行比较，得到的答案可能会有很多偏差。比如很多顾客因为知道双十一要来，延迟了之前的消费，导致结果被高估；也可能双十一本身就选在了一个消费旺季，导致结果被低估。而抛出所有内生的因素，找到双十一本身对销售额的影响，正是做Program Evaluation方向的经济学家的拿手好戏。经济学家如何处理类似问题的例子 @慧航 @chenqin 都举过很多，如果感兴趣推荐阅读 Mostly harmless Econometrics 不在这里一一赘述了。
其实我一直对商业运营很感兴趣。加入亚马逊之前，也在一家管理咨询，Boston Consulting Group做过summer consultant，并且拿到了全职consultant的offer。以我自己的观察，商业决策困难之处，很多时候就是“因果性”搞不清楚，以至于预期与结果南辕北辙；以及无法“量化”影响，以至于公说公有理，婆说婆有理。经济学家在亚马逊，以我所见所闻，在这两方面是做出了切切实实的推进的。可以把亚马逊的经济学家比作一个有大数据支持的，公司内部的咨询顾问 -- 这不是我说的，是亚马逊的首席经济学家在AEA招聘会上对经济学博士们说的。
除了经济学家本职工作带来的价值，还有很多亚马逊同事提到了经济学家在亚马逊担当了桥梁的功能。软件工程师一般关心的是自己程序运行的效果，数据科学家一般关心的自己模型是否精准，但是亚马逊作为一个电商网站，还有很多"business people"，而这些人既不关心模型是否精准，也不关心代码是否优美，只关心客户、以及跟客户有关的数字。经济学家受到的教育，正好让我们略懂一些编程，略懂一些数学模型，略懂一些数据，但同时又促使我们去思考问题背后的"economic intuition"，于是"business people"，软件工程师，数据科学家，都觉得跟经济学家沟通比较能说到点子上。
总而言之，我相信经济学博士很适合去互联网公司，并且可以真切地帮助越来越多行业的公司进行更科学、更优化的商业决策。希望国内高校的经济学项目也可以多多培养经济系学生的计量能力和编程能力，前途无量！
谢谢 @Yichuan Zhang 和 @司马懿 的邀请。
去科技公司，尤其是谷歌，亚马逊，脸书和优步这类的，以前没仔细研究过。既然问题中提到了，我就凭着自己的主观臆断先去查了下各公司的chief或者research负责人的简历，果不其然的规律，感觉怎么都不像是偶然。。。请自行在下图中找碴：
基于上面四份简历，我发现了一个终极的规律：公司越牛，chief岁数越大，颜值越低。
当然，他们的着装风格也与传统投行经济学家不太一样：
但即使着装有区别，这几个人也有一个共同点：脑门儿都很大~ Google Varian那张是用飘逸的刘海给遮住了...
好吧，我其实想说的是，科技公司的经济学家们都一水儿的有着数学背景（红线），投行这帮却是一路经济学走下来的。。。我觉得，科技公司的更类似于数据科学家，数学背景扮演着蛮重要的角色，投行这帮更多是搞宏观的，大部分有着IMF的背景。
#所以说适不适合去科技公司，先看看自己的profile吧 ~
至于科技公司的经济学博士可以做什么，有哪些合适的职位，脸书的Mike Bailey（第一张图第三个）在Quora的一个回答中说的挺好的了：
基于以上，我个人的一些愚见：
题主与其问：
科技公司是否有适合经济学博士的职位？具体会发挥哪些作用？
不如想想，为什么这些经济学家愿意加入这些公司而不是投行？因为他们不喜欢穿西服？
- 有可能。我也不喜欢。没人喜欢。
然而，我更觉得，科技公司真正吸引这些经济学家的地方在于：
- 钱。
扯远了。。。虽然我觉得也是实话。。。尤其考虑到生活节奏和工作压力的话。
事实上，个人感觉最吸引他们的地方，应该是科技公司能够提供给他们大学或研究所无法提供的庞大微观数据（来自于真实世界的。。。你懂的），依靠这些数据，他们可以把自己的理论应用到实践中来实质性的影响这家公司的运行，毕竟这些公司对社会也有着巨大的影响；同时，为自己当前或下一步的研究获取材料和灵感。
说到这儿，不得不吐槽金融类公司的工作：很多经济学博士希望进投行做宏观研究，比如德银Global Markets下面的，但是说实话，真的有意思吗？就算有意思，我再问，真的有意义吗？不少投行经济学家自己都不太清楚自己在说什么，闹不好水平还不如当年的杨百万（这话说得有点儿群嘲了。。。但是实话实说。。。），更别提对机构乃至这个社会的影响了。
当然，除去投行等内部的这类偏传统研究性质的工作，金融机构是否有职位适合经济学博士，同时工作的内容会影响到整个机构的业务运转呢？还是有不少的，需要踏实下心来，慢慢熟悉这个行业，了解内在的组成，不要听风就是雨。
业界的复杂不亚于读博，远看都是一个点，近看发现又是一片天。慢慢来~
最后，说到职位，科技类公司的有很多，比如亚马逊的，目前有41个公开职位，请移步：Economics - Amazon jobs
这里再放个某投行内部招聘的对数据科学家的要求（非博士），供参考：
看后是不是感觉，很多工作职责和要求与科技公司很类似？我觉得，抛去传统宏观经济学家的研究工作，经济学/数据科学家的工作无论是在科技公司或是金融机构都有很多共通点，即：致力于把数据结合理论应用到实际业务中。
我猜，知乎就应该有这类的职位。: )
所以，广撒网~
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