Buscamos um(a) Economista Sênior para liderar análises empíricas, avaliações de impacto e construção de evidências que apoiem decisões estratégicas, aprimorem políticas públicas e ampliem a narrativa de valor do ecossistema. Nessa cadeira, você será responsável por estruturar e conduzir estudos de microeconomia aplicada, desenvolver indicadores proprietários, identificar efeitos causais, estruturar parcerias acadêmicas e conectar a inteligência analítica ao impacto para usuários, mercado e sociedade, garantindo a transparência e a neutralidade da Associação. Você terá a chance de trabalhar diretamente com lideranças, reguladores, pesquisadores no Brasil e no exterior, especialistas técnicos e participantes do ecossistema. É uma função para quem quer combinar rigor analítico, visão estratégica e impacto sistêmico. O que você vai fazer por aqui: Conduzir avaliações de impacto econômico e social do Open Finance; Desenvolver indicadores estratégicos (crédito, portabilidade, pagamentos, inclusão, competição); Realizar análises econométricas e estudos de inferência causal; Estruturar e manter parcerias acadêmicas e pesquisas colaborativas; Produzir benchmarks internacionais e mapeamentos globais; Construir ferramentas e frameworks de decisão e comunicação de valor; Extrair, tratar e analisar dados via APIs do Open Finance; Contribuir para automação de análises e pipelines internos; Apoiar pesquisas de mercado e inteligência competitiva. O que esperamos de você: Preferencialmente residir em São Paulo e região; Mestrado ou Doutorado em Economia, Economia Aplicada, Econometria ou Finanças; Experiência mínima de 2 anos na área; Experiência em microeconomia aplicada, avaliação de impacto ou análises quantitativas; Domínio de R, Python, SQL e ferramentas de análise de dados; Capacidade de traduzir análises complexas em insights estratégicos; Experiência em projetos de pesquisa, consultoria, governo, mercado financeiro ou academia. Diferenciais que contam pontos: Experiência em métodos de inferência causal (DiD, RDD, matching, synthetic control); Familiaridade com automação de pipelines e boas práticas de ciência de dados; Conhecimento de mercados financeiros, pagamentos ou políticas de compartilhamento de dados; Noções de integração de dados e APIs; Inglês intermediário; Familiaridade com ambientes regulatórios.