Эконометрист / Аналитик данных

Дата размещения вакансии: 01.04.2026
Работодатель: ИД Научное обозрение
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Ищем опытного эконометриста / data analyst, который сможет самостоятельно вести полный аналитический цикл: от поиска, сбора, очистки и систематизации данных до построения моделей, проведения расчетов, проверки гипотез, интерпретации результатов и подготовки воспроизводимых материалов.

Обязанности:

  • Сбор, поиск, объединение, очистка и систематизация научных данных из международных и национальных источников.
  • Проверка исходных данных на полноту, достоверность, сопоставимость и аналитическую пригодность.
  • Подготовка датасета для эмпирического исследования.
  • Подбор и обоснование эконометрических и статистических методов под конкретную научную задачу.
  • Построение и оценка моделей в Stata, R.
  • Проверка гипотез, проведение расчетов и интерпретация результатов.
  • Проведение диагностических тестов и robustness checks: мультиколлинеарность, гетероскедастичность, автокорреляция, эндогенность, стационарность, чувствительность спецификаций и др.
  • Подготовка таблиц, графиков, приложений и подготовка файлов для воспроизводимости анализа и расчетов (R-скрипты)
  • Разработка методологии.
  • Доработка расчетов и моделей по замечаниям.
  • Проверка и оценка того, насколько гипотезы, переменные и эмпирическая логика исследования соответствуют современным научным трендам.

Требования:

  • Высшее образование в области экономики, прикладной математики, статистики, эконометрики, data science или смежных направлений.
  • Практический опыт в эконометрике и прикладном анализе данных: Panel Data Models, Fixed / Random Effects, GMM, IV / 2SLS, VAR / VECM, ARDL , Logit / Probit , Diff-in-Diff , Event Study , Time Series Models , Survival / Duration Models , Causal Inference Methods: PSM, RDD, Synthetic Control , Nonlinear Models: NARDL, PTR .
  • Уверенное владение прикладными программами для эконометрического и статистического анализа данных: Stata, R. Знание SPSS, EViews, Gretl, MATLAB.
  • Широкая научная насмотренность, академическая эрудиция и понимание современных трендов в международных и отечественных исследованиях.
  • Опыт самостоятельной работы с международными базами данных и дата-сетами, включая World Bank, IMF, OECD, UNData, ILO, Eurostat, FAO, UNESCO, а также Bloomberg, Refinitiv, CEIC, Statista или иные профессиональные источники данных.
  • Наличие собственного доступа к профессиональным дата-сетам будет преимуществом.
  • Понимание логики научного исследования: гипотезы, операционализация переменных, идентификационная стратегия, ограничения модели, robustness checks.
  • Способность читать и описывать модели на русском или английском.
  • Понимание современных научных трендов, исследовательских повесток и эмпирических тенденций в релевантных областях.
  • Умение оценивать, насколько гипотезы, переменные, исследовательский дизайн и выбранная модель соответствуют текущему уровню научной дискуссии.
  • Понимание требований к научным исследованиям.
  • Готовность работать с конфиденциальными данными и соблюдать NDA.
  • Для нас также важны договороспособность, лояльность, конструктивный стиль взаимодействия и готовность к долгосрочному удалённому сотрудничеству.
    Мы ценим наличие удобных и стабильных каналов онлайн-коммуникации, способность работать в команде, слышать задачи, понимать цели проекта и ориентироваться на конкретный результат.

Будет преимуществом

  • Опыт работы с межстрановыми и макропанельными данными.
  • Владение современными панельными методами для зависимых межстрановых данных, включая CS-ARDL и DCCE / CCEMG.
  • Опыт применения тестов второго поколения для панельных данных, включая Pesaran CD test, CIPS / CADF unit root tests, Westerlund cointegration test.
  • Опыт моделирования межстрановой неоднородности с использованием подходов MG (Mean Group), PMG (Pooled Mean Group), а также panel threshold models.
  • Практический опыт применения современных методов causal inference и нелинейного моделирования.
  • Владение современными подходами к идентификации причинно-следственных эффектов, включая instrumental variables, external instruments, Synthetic Control Method и иные методы identification strategy.
  • Понимание того, почему стандартные fixed effects-модели могут давать смещённые или неполные результаты в условиях межстрановой взаимозависимости, общих шоков и неоднородности.
  • Наличие публикаций в Scopus / Web of Science топовых журналах.
  • Умение не только проводить расчеты, но и критически оценивать научную состоятельность модели и данных.

Условия:

  • Полностью удалённый формат работы.
  • Гибкий график.
  • Проектная занятость.
  • Достойная и разумная оплата за проект, обсуждается индивидуально в зависимости от сложности задачи, объема данных и срочности.
  • Интересные исследовательские проекты.
  • Возможность долгосрочного взаимовыгодного и интересного сотрудничества. С нами работают годами. Ценим работоспособных профессионалов.

Этапы отбора:

Будем просить:

  • пример кодов и скриптов из прошлых работ;
  • пример итоговой таблицы результатов;
  • краткое объяснение, как вы проверяете модель на эндогенность, устойчивость и корректность спецификации;
  • ссылки на публикации, проекты или портфолио.

Данные могут быть представлены в обезличенном виде.

В сопроводительном письме просим указать:

  • с какими эконометрическими моделями вы работали на практике;
  • в каком ПО работаете лучше всего;
  • активные ссылки на Scopus Author ID/ Web of Science Researcher Profile/ORCID/ Google Scholar или академический сайт.
  • есть ли опыт работы с международными дата-сетами и какими именно;
  • можете ли вы показать пример воспроизводимого анализа;
  • укажите вашу ожидаемую стоимость работы за полный цикл аналитического исследования: сбор и подготовка данных, построение модели, проведение расчетов, проверка результатов и подготовка итоговых материалов;

Условия сотрудничества:

  • Работа на основании договора гражданско-правового характера (ГПХ).
  • NDA.
  • Формат работы — полностью удалённый.
  • Оплата производится Вам как ИП или самозанятому.
  • Вознаграждение выплачивается после сдачи и принятия проекта. Авансы не предусмотрены.
  • Дополнительные условия сотрудничества и пожелания обсуждаются и согласовываются индивидуально в зависимости от задачи, сроков и объема работ.

Мы рассматриваем все отклики вручную, если кандидат приложил содержательное сопроводительное письмо и обладает релевантным вакансии опытом.