15 июля 2026
Мы ищем опытного исследователя для участия в научно-исследовательских проектах средней и высокой сложности.
Обязательные требования
Учёная степень и подтверждённый серьёзный исследовательский опыт
Публикации в качественных рецензируемых журналах Scopus / Web of Science, Q1 (law, education, tourism, International Finance, Economics, Sociology, Political Science, Artificial Intelligence, Management, Labor Law).
Практический опыт участия в НИР, грантах, исследовательских или аналитических проектах.
Глубокое понимание научной методологии, логики исследования, структуры научной статьи и требований академической добросовестности.
Опыт описания дизайна исследования, экспериментов, апробаций, выборки, инструментов и процедур сбора данных.
Умение работать с количественными и/или качественными данными.
Владение академическим английским языком.
Умение работать с неструктурированными задачами, дедлайнами и несколькими проектами.
Высокая дисциплина, самостоятельность, ответственность и внимание к деталям.
Необходимые технические навыки
MS Word, PowerPoint / Google Slides: подготовка научных презентаций и визуализация результатов.
MS Excel: уверенный или продвинутый уровень, работа с таблицами, формулами, сводными таблицами, графиками.
Reference managers: Zotero / Mendeley / EndNote, импорт и экспорт источников, стили цитирования, оформление библиографии.
Научные базы: Scopus, Web of Science, Google Scholar; поиск, фильтрация, проверка первоисточников, отсев нерелевантных публикаций.
Статистический софт: SPSS / Stata / R / Python описательная статистика, проверка предпосылок тестов, регрессии, интерпретация эффектов, оформление таблиц результатов.
Опросные платформы: Qualtrics / Google Forms / SurveyMonkey разработка анкет, логика ветвления, выгрузка и кодирование данных.
Будет преимуществом
Опыт сбора, очистки и систематизации данных.
Опыт проведения systematic reviews, scoping reviews, PRISMA, meta-analyses.
Опыт работы с VOSviewer, Bibliometrix, Power BI, Tableau, LaTeX / Overleaf.
Опыт продвинутой визуализации научной информации в Excel, R или Python.
Опыт подготовки материалов для журналов Q1 SSCI Web of Science.
Научная насмотренность и понимание различий между формальным текстом и качественным академическим продуктом.
Умение критически оценивать источники, данные, расчёты и выводы.
Наш подход к качеству.
Мы работаем по высоким академическим стандартам. Нам важны самостоятельные, проверяемые и воспроизводимые результаты. Формальный подход, поверхностная работа с источниками, неподтверждённые выводы и механически сгенерированные тексты нам не подходят.
Инструменты искусственного интеллекта могут использоваться только как вспомогательные для идей, черновой структуризации или технической поддержки. Итоговый научный продукт должен быть подготовлен, проверен и критически осмыслен специалистом.
Условия:
Удалённая работа.
Интересные проекты.
Оплата за проект, обсуждается и зависит от опыта, портфолио, уровня публикаций, сложности задач и сроков.
Важно: мы ищем исполнителя, который может стабильно выделять время для работы и поддерживать высокий уровень качества.
Мы будем рады сотрудничеству с исследователем, который любит науку, умеет создавать сильный научный продукт, внимательно относится к деталям и требовательно оценивает собственную работу. При этом оценивает стоимость своих услуг адекватно.
Как откликнуться
Пожалуйста, направьте:
Список 3-5 актуальных публикаций с кликабельными DOI или ссылками, а также указанием вашей роли и вклада.
По желанию: ссылки на ORCID, Scopus Author Profile, Web of Science Researcher Profile / ResearcherID / Publons.
По желанию: пример выполненных НИР, разделов исследований или научных материалов. Можно направить обезличенные фрагменты: методология, результаты, таблицы, графики, выводы.
Краткое описание методов и программ, с которыми вы регулярно работаете, с указанием уровня владения.
Краткое сопроводительное письмо.
Отклики без резюме, публикационного профиля и содержательного сопроводительного письма могут не рассматриваться.
Все отклики читаем сами.