Middle data analyst / Дата-аналитик (главный инспектор)

• Провести поиск и обработку данных для оценки взаимосвязи комплекса мероприятий по развитию транспортной инфраструктуры и мер господдержки отдельных видов транспорта на федеральном уровне.
• Провести анализ и обработку данных, содержащихся в документах стратегического планирования на федеральном и региональном уровнях в части синхронизации мероприятий реализуемых региональных и федеральных проектов, входящих в состав национальных проектов, государственных программ.

• Реализовать мероприятия по созданию цифровых решений и цифровых продуктов, позволяющих осуществлять сбор, агрегирование, анализ и визуализацию данных в рамках НП БКД, включая создание цифрового продукта по оценке количества и тяжести дорожно-транспортных происшествий на участках автомобильных дорог до и после проведения ремонтных работ, создание цифрового продукта по оценке стоимости материалов, применяющихся при строительстве (реконструкции), капитальном ремонте и ремонте автомобильных дорог федерального значения, региональных и муниципальных автомобильных дорог.

• Провести поиск и обработку данных о запланированных мероприятиях по созданию и развитию транспортной системы регионального, местного уровня и компаний с государственным участием на предмет наличия (отсутствия) взаимосвязи по времени, пространству, техническим характеристикам (мощности) с федеральными проектами.

• Осуществить поиск и обработку данных о внедрении результатов, полученных в ходе реализации программ Союзного государства, оценить влияние внедрения полученных результатов на секторы экономики Российской Федерации и Республики Беларусь. Осуществить поиск и обработку данных в части оказания помощи и взаимодействия соотечественникам.

• Высшее образование в сфере информационных технологий.

Технологические навыки:

• BI-платформы (Metabase, KristaBI, PowerBI, Tableau и т.п.): проведение первичной обработки данных, построение визуализаций;
• Знание SQL;
• Использование библиотек по работе с данными Python/Julia/Scala/C++/Java (например, sklearn и др.);
• Создание аналитических скриптов для анализа данных;
• Умение использовать инструменты (IDE) по разработке аналитических скриптов (например, Jupyter Notebook и др.);
• Навыки работы с DS платформами (Полианалист, Rapidminer, KNIME и др. с применением SRL).

Аналитические навыки:

• Умение работать со сложными структурами данных;
• Умение проводить обработку сложных json-структур, xml-форматов и др. реляционных баз данных;
• Уверенные навыки работы с реляционными базами данных (MS SQL, PostgreSQL, SQLite и т.п.) - умение формировать сложные запросы на выгрузку данных;
• Применение классических методов анализа (коэффициентного, горизонтального, вертикального, группировок и др.);
• Построение эконометрических моделей (ARIMА, регрессия и др.);
• Применение продвинутых методов машинного и статистического обучения;
• Умение интерпретировать и визуализировать результаты исследований;
• Умение работать с ГИС.

• Новый подход к работе на государственной службе, который вы, скорее всего, еще не встречали;
• Дружескую открытую атмосферу, где приветствуется инициативность;
• Профессиональное развитие и участие в интересных проектах;
• Внутреннее и внешнее обучение (тренинги, митапы, вебинары);
• Социальный пакет, включающий медицинское обслуживание;
• Корпоративные скидки на фитнес, английский язык и т.д.
• Достойный уровень заработной платы;
• Комфортный офис в 10 минутах от метро Парк культуры.