1. 岗位职责：
(1). 实地组织调查：组织实施实地调查活动，负责访问员的招聘、培训和管理工作，协调访问地各级机构；
(2). 全流程推进：制定执行计划、时间表与任务分工，保障节点交付与任务闭环；
(3). 跨部门协作与优化：参与流程优化与跨部门协作，总结并沉淀可复用的方法与工具，提升整体执行效率。
2. 任职要求：
(1). 本科及以上学历，心理学、经济学、管理学、社会学等相关专业优先；
(2). 认同社会调查工作的价值，具有较强的责任感和执行力；
(3). 具备良好的沟通协调能力和团队管理能力，有2 年以上相关工作经验者优先；
(4). 有社会调查项目参与经验者（如督导、队长、优秀访问员等）优先；
(5). 熟练掌握一种统计软件（如Stata、R 或Python），能够将AI 应用于工作流设计者优先。
3. 个人成长：
(1). 成长路径
• 初级阶段：系统掌握项目规范、调查流程与质量标准，参与实地调查组织、访员管理与在地协调；
• 独立阶段：独立负责单项调查任务的全流程推进；
• 骨干阶段：参与跨部门协作、流程优化和数据支持，成长为团队核心骨干。
(2). 晋升机制
• 初级执行专员→ 中级执行专员→ 高级执行专员→ 项目骨干→ 项目执行主管。
(3). 培养与机会
• 提供覆盖职业成长路径的系统化培训：调查理论与方法、心理调试与沟通、现场组织协调、任务统筹推进、复杂场景处置、流程优化等;
• 将Stata/R/Python 与AI 工具协同应用嵌入项目数据支持与流程优化工作等真实业务场景，系统提升信息处理与材料产出效率，沉淀可复用的高效工作方法;
• 有机会参与内部研究分享、方法培训及相关课程讲座;
• 积累沉淀项目经验，为后续深造及职业发展提供支持。
4. 福利待遇：
无责底薪6K-12K + 绩效奖金（面议），视工作能力和绩效而定。
5. 申请材料及申请程序：
请申请人填写在线表单，链接如下（复制至浏览器打开）：https://home.charlsdata.com/Form/299，填写本人基本信息，上传下列申请材料：
(1). 详细的个人简历和求职陈述信；
(2). 学位证书扫描件（未毕业者提交相关证明）；
(3). 本科至最高学历在校期间成绩单；
(4). 其他证明材料（如有）。
6. 该岗位采取滚动招聘的方法，招满为止，按先申请先考虑原则，请有意申请者尽早提交申请材料。
作为CHARLS 的数据核心中枢，数据团队不仅是顶尖微观数据的构建者与守护者，更是驱动前沿经济学与公共政策研究的“技术引擎”。我们绝非传统意义上的“后台支持”，而是一个高度工程化、充满极客精神的极客型学术团队：
• 海量资产的“指挥中枢”：团队管理着从实地采集到后期归档的庞大微观数据资产。依托完善的多级存储架构，我们确保了千万级文件与TB 级多源异构数据的极速吞吐、严密质控与绝对安全。
• 算力驱动的科学计算：数据在这里不仅是静态的表格，更是复杂仿真的基石。团队依托自主管理的高性能计算（HPC）集群与顶尖GPU 算力，深度支撑包括生命历程演化的动态微观模拟、动态随机一般均衡（DSGE）模型以及相关机器学习模型在内的复杂模型的高强度并行运算。
• 开源共享的极客精神：我们致力于将前沿的计算机工程技术（如JAX/PyTorch 等）深度融入严谨的微观数据（计量经济学）分析研究中。除了服务内部需求，团队还持续开发并向学术界共享高质量的分析工具包。
招聘人数：2 人。
2. 岗位职责：
作为数据的“守门人”与“炼金术士”，你将深度参与研究数据的全生命周期：
(1). 问卷设计与迭代：深度参与问卷逻辑设计与修订，将复杂的经济学、社会学以及公共卫生等研究问题转化为科学、严密的实地调查指标体系；
(2). 实地技术支持：为全国范围内的大规模实地访谈提供全方位的数据与技术支撑，实时监控数据质量，解决采集过程中的突发数据问题；
(3). 多源异构数据治理：负责海量原始数据的清洗、拼接与结构化处理，高效应对多维度混合数据的复杂处理场景，建立标准化的数据资产。
(4). 数据分析与研究赋能：执行数据挖掘、统计分析与计量模型估计，为学术论文的撰写、政策评估报告以及团队底层的数据服务需求提供坚实的量化支持。
3. 招聘条件：
(1). 学术与逻辑底座：经济学、统计学、公共卫生等数据处理相关专业背景，硕士及以上学历，具备极强的数据嗅觉与严密的逻辑推演能力，具有扎实的计量经济学基础，熟悉常用的统计分析方法和模型，能够独立进行数据分析和结果解读；
(2). 硬核代码能力：精通Stata 语言，熟悉Stata C API 以及Python API。熟练掌握Python语言中数据处理相关的模块，比如Numpy, Polars, Jax 等。熟悉机器学习相关工具和框架的优先考虑；
(3).“降维打击”的耐心：面对“脏乱差”的真实世界原始数据，有足够的耐心与细致度进行探伤与清洗；
(4). 系统工程思维：具备良好的工程化协作习惯（如使用Git 进行版本控制、注重代码复用与文档规范化），有大型数据库或集群（HPC）使用经验者优先。
(5). 沟通与执行能力：贯穿问卷设计、实地调研至后期数据交付的全流程，具备出色的抗压能力与情绪稳定性。能够无障碍进行跨学科、跨部门沟通，精准对接学术研究与数据工程需求，确保各项任务高质量落地。
4. 个人成长：
在CHARLS，你付出的每一行代码都会直接转化为学术界与政策界的基石。我们为你提供远超常规“分析员”的成长空间：
(1). 顶尖的学术视野与品味：你将打破“只懂跑数据”的局限，全程参与从底层问卷设计到顶层模型构建的闭环。与海内外顶尖学者日常共事，培养一流的学术品味，掌握如何提出真正有价值的研究问题。
(2). 前沿技术的实战演练场：除了基础统计与数据清理，团队的研究网络深耕于前沿领域。你将有机会接触到生命历程演化的动态微观模拟模型、一般均衡分析等高阶建模方法。在这里，你将参与到传统经济学模型与现代机器学习技术的深度融合中，利用高性能计算资源探索复杂矩阵的加速运算与高维数据挖掘，拓宽技术边界，实现个人能力栈的全面跃升。
5. 福利待遇：
无责底薪8K-15K + 绩效奖金（面议），视工作能力和绩效而定。
6. 申请材料及申请程序：
请申请人填写在线表单，链接如下（复制至浏览器打开）：https://home.charlsdata.com/Form/298，填写本人基本信息，上传下列申请材料：
(1). 详细的个人简历和求职陈述信；
(2). 学位证书扫描件（未毕业者提交相关证明）；
(3). 本科至最高学历在校期间成绩单；
(4). 数据分析以及程序开发相关的证明材料。
7. 该岗位采取滚动招聘的方法，招满为止，按先申请先考虑原则，请有意申请者尽早提交申请材料。
加入CHARLS，一起用数据丈量生命的厚度，探寻老龄化社会的中国答案！
10个月宝宝每天需要喝多少奶粉？
