Дизайн-интегратор данных

Кто такой дизайн-интегратор данных?

Наши идеальные кандидаты умеют думать о данных одновременно в трех модальностях:

— смотрят на данные end-to-end и понимают, что нужно собирать, чтобы с этим можно было работать;

— смотрят на данные через призму людей и ценностей и понимают, как собирать данные так, чтобы люди не боялись их отдавать;

— смотрят на данные как архитекторы и инженеры и понимают, как визуально показать их функцию и сделать это удобно.

Наши идеальные кандидаты смотрят в будущее через практику:

— ставят под вопрос проектируемую структуру данных, моделируя поведение людей и их естественное стремление «хакнуть систему»;

— заглядывают на несколько шагов вперед и обозначают потенциальные источники мусора и шума в данных;

— ставят этику и человеческий фактор на первое место, думая, как стимулировать людей оставлять достоверный цифровой след;

— начинают планировать и экспериментировать с визуализацией еще на этапе модели данных, потому что не терпится увидеть, как оно.

Требования к кандидатам

Краткий культурно-инженерный чек-лист:

— Вы можете понятной инфографикой объяснить, почему Дастин Хендерсон из сериала "Очень странные дела" называет Эрику Синклер нёрдом;

— Вы можете, глядя на UML-диаграмму или SQL-скрипт создания структуры данных, объяснить, что нужно добавить/исправить, чтобы вы могли это визуализировать.

— Вы можете предложить, как перевести большой текстовый блок описания проекта в удобный интерфейс, генерирующий размеченные данные.

— Вы можете написать скрипт на TypeScript, Python или R, разворачивающий JSON-данные с переменным числом параметров в табличное представление в CSV.

— Вы можете создать динамичный отчет по данным на PowerBI, Tableau или аналогичном инструменте, при необходимости написав кастомную SunBurst-диаграмму на D3.js.

— Вы можете экспериментально обосновать математическую модель обработки данных, объяснив, почему командные рейтинги должны быть удельными при переменном числе участников.

— Вы постоянно изучаете новые для себя темы и вас не пугает необходимость погрузиться за месяц в квантовые вычисления или особенности сплетения узелков в 3D-вязании.

— У вас есть чувство вкуса, и вы можете объяснить, как сделать визуализацию данных не только понятной, но и красивой.

Если вы набрали хотя бы 5 из 8, грамотно пишете на русском и английском языках, и готовы научиться всему остальному, будем рады пообщаться.

Формальные требования

— Высшее физико-математическое или социологическое образование, или сопоставимый опыт работы со статистическими или численными данными;

— Опыт анализа и визуализации разнородных данных, включая дизайн и разработку кастомных визуализаций;

— Уверенное знание TypeScript (JavaScript), опционально - Python или R;

— Уверенное знание PowerBI, PowerQuery в Excel или аналогичных инструментов;

— Понимание основ Usability и особенностей проектирования мобильных и веб-интерфейсов;

— Понимание основ Machine Learning и Deep Learning.

Высокая белая ЗП 

ДМС с премиальными клиниками

Офис  в центре Москвы (4 минуты от метро Баррикадная)

Дружный молодой коллектив

О нас: Центр "Франшиза НТИ" — это новый отдел "Платформы НТИ". Мы занимаемся проектированием оцифровки экосистемы Национальной технологической инициативы (НТИ), разработкой сопутствующих инструментов для нас и наших партнеров и анализом производимых данных.

Мы помогаем создавать методологии разметки данных под задачи других отделов и партнеров экосистемы, интегрировать цифровой слой в offline и online-активности, запускать масштабируемые механизмы сбора данных (в том числе в продуктовых и франшизных логиках) и разбираться в этих данных на человеко-понятных текстовых и визуальных языках.

Мы ищем человека несуществующей инженерной профессии на стыке проектирования дата-продуктов и экосистемных решений, визуализации и анализа данных, которому мы поможем стать дизайнером экосистем.