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.
