Аналитик исследователь / Research Analyst

🌍 Почему это 100% удалёнка: Explicitly states project-based remote work where geography does not matter ('Проектная работа, удалённо, география не важна') without restrictions.

Аналитик исследователь по поиску и сбору данных / Research Analyst ГлавПро - федеральный эксперт в области обязательного обучения сотрудников: охрана труда, промышленная безопасность и другие обязательные направления. Ищем аналитика-исследователя, который умеет самостоятельно находить труднодоступные данные, организовывать их получение и объединять информацию из разных источников в обоснованные выводы. Предмет исследования — несчастные случаи и производственный травматизм на предприятиях. Готового полного массива данных нет. Предстоит определить источники, способы получения информации и подход к анализу. Нам важно понять, какие сведения доступны по конкретным компаниям, насколько им можно доверять и какие решения можно принимать на их основе. Зачем нам эта роль Мы хотим сформировать информационную основу для оценки рисков у действующих и потенциальных клиентов. Нужны сведения, позволяющие увидеть различия между конкретными предприятиями, в том числе внутри одной отрасли. Процесс должен работать и для компаний, у которых мы не можем напрямую запросить информацию. В долгосрочной перспективе - исследовать связь обучения с травматизмом и оценивать эффект наших услуг. Что предстоит делать Переводить бизнес-вопрос в исследовательскую задачу: определять, что нужно узнать, какие данные для этого нужны и как результат поможет принять решение. Самостоятельно искать сведения о несчастных случаях и характеристиках предприятий в открытых источниках, реестрах, публикациях, документах и коммерческих базах. Развивать поисковую стратегию, когда прямого ответа нет. Собирать прямые и косвенные сведения о происшествиях, проверять, что именно они подтверждают. Оценивать полноту и сопоставимость информации. Отделять подтверждённые факты от предположений, а отсутствие сведений — от отсутствия происшествий. Предлагать и проверять аналитические гипотезы, обосновывать выбор показателей, сравниваемых групп и методов анализа. Объяснять выводы бизнесу: какие решения поддерживают данные, каких выводов пока сделать нельзя и что нужно собрать дополнительно. Проектировать повторяемый процесс массового сбора, обработки и обновления данных. Определять, что можно автоматизировать и где нужна ручная проверка; оценивать ресурсы и ограничения масштабирования. Какой результат мы ожидаем Проверенный способ получения данных и первый структурированный массив по согласованной выборке предприятий. В результате должны быть понятны источники и условия доступа, покрытие и качество данных, пробелы и ограничения, подход к анализу и возможные решения бизнеса. По итогу - план расширения и обновления базы с оценкой необходимых ресурсов. Что для нас обязательно Опыт исследований , в которых вы самостоятельно искали и собирали исходные данные. Умение показать поисковый путь, альтернативные источники, результат и собственный вклад. Умение работать с неоднородными массивами данных : очищать, объединять, сопоставлять записи и контролировать качество результата. Аналитическое мышление : формулировать проверяемые гипотезы, выбирать метод под вопрос и данные, аргументировать выводы и видеть альтернативные объяснения. Понимание базовой статистики: сопоставимость выборок, частоты и знаменатели, неопределённость оценок, различие между связью показателей и причинным эффектом. Практическое владение инструментами обработки данных. Умение выбирать их под объём и сложность задачи и объяснять, как проверялось качество результата. Самостоятельность в поиске и умение объяснять результаты понятным языком. Будет преимуществом Разработка методологий оценки риска, скорингов или статистических моделей с проверкой качества. На первом этапе приоритет - получение данных и обоснование подхода к анализу. Знание страховой отрасли, производственной безопасности или специфики данных о травматизме. Страховой опыт не обязателен. SQL, Python или R; сбор данных через API, парсинг, обработка документов и автоматизация проверки качества. Опыт массового сбора внешних данных по компаниям или другим объектам, взаимодействия с поставщиками данных и оценки стоимости доступа. Формат работы и отклик Проектная работа, удалённо, география не важна. Объём, сроки проекта и вознаграждение обсуждаются индивидуально с учётом подхода и ожидаемого результата. В отклике кратко опишите один проект: какой вопрос стоял перед вами, где вы нашли данные, как проверили их и к какому решению привёл анализ. В отборе предусмотрены небольшое исследовательское задание и обсуждение вашего подхода. Если проект Вам интересен - откликайтесь! </d

Вакансия была найдена и отобрана на hh