Менеджер сбора данных
Требования к кандидату:
- Опыт работы в организации сбора данных или проведении исследовательских проектов не менее 1 года.
- Навыки планирования, организации и управления ресурсами.
- Коммуникационные и аналитические способности.
- Готовность к ответственности и работе в нескольких проектах одновременно
- Образование в социологии, статистике, экономике или аналогичных областях.
- Опыт работы с программным обеспечением для анализа данных (SPSS, Excel)
- Хорошее знание русского и кыргызского языков
- Организационная внимательность.
Личные качества:
- Стремление к достижению целей проекта
- Готовность работать в команде
- Умение влиять, убеждать и контролировать
- Способность быстро и обоснованно принимать решения в условиях многозадачности и перемен.
- Умение быть самомотивированным
- Способность сохранять спокойствие и продуктивность в условиях нескольких проектов
Обязанности менеджера полевых работ:
- Планирование сбора данных
- Комментирование анкет и вопросников
- Отправка вопросников на перевод
- Проведение пилота
- Тестирование анкет
- Организация сбора данных
- Дополнительное обучение супервайзеров и интервьюеров на этапе сбора данных
- Постоянный контроль за ходом сбора данных, устранение возникающих проблем и недочетов, обеспечение соблюдения установленных сроков и качества собранных данных.
- Проверка полученных данных на соответствие требованиям качества, идентификация и устранение ошибок, анализ данных на наличие выбросов или необычных значений.
- Постоянное отслеживание хода выполнения плана сбора данных и его соответствие установленным временным рамкам.
- Реакция на проблемы
- Управление ресурсами (человеческими, техническими, денежными) для обеспечения бесперебойного сбора данных.
- Предоставление регулярных отчетов о ходе выполнения сбора данных, выявленных проблемах и предпринятых мерах по их решению.
- Подготовка технического отчета
- Коммуникация с полевыми работниками для оперативного обмена информацией и решения текущих вопросов.
- Первичная и вторичная чистка базы данных до устранения ошибок со стороны интервьюеров
- Адаптация к изменениям и корректировка плана сбора данных в случае необходимости.
- Предоставление обратной связи полевым работникам по результатам мониторинга и обучение новых сотрудников по стандартам сбора данных и требованиям качества.
Что мы предлагаем:
- Участие в интересных и актуальных проектах и внутренних инициативах компании
- Обучение в области исследований и личного развития
- Возможность работать с опытными профессионалами
- Гибкий график и дружелюбная рабочая атмосфера
- Возможность расти по карьерной лестнице
График работы:
Оплата производится по выполненным проектам в конце каждого успешно выполненного проекта в зависимости от условий договора. Первые 2 месяца будут выделены для испытательного срока. Заработная плата оговариваются индивидуально по итогам собеседования и результатам завершенных проектов.
Способ подачи на вакансию:
Отправьте свое резюме и мотивационное письмо на русском языке не позднее 5 мая 2024 года на email: kunduz.kydyrova@evidence.asia с пометкой «Менеджер сбора данных в Evidence Central Asia».
О компании Evidence Central Asiа:
Evidence Central Asia была основана в 2020 году, чтобы внести вклад в позитивное изменение общества через свои исследования. Нашей главной целью является содействие переходу общества от модели выживания к модели развития на базе данных, основанных на доказательствах. Мы верим, что сила данных и фактической информации будет способствовать принятию качественных управленческих решений, которые повлияют на жизнь обычных людей.
Evidence Central Asia не ограничивается сбором и анализом данных. Мы стремимся воздействовать на процессы принятия решений, предоставляя фактическую информацию, содействуя разработке конструктивных рекомендаций и создавая полезные инструменты для принятия решений и формирования общественного мнения. Мы руководствуемся высокими стандартами качества исследований, принятыми на международном уровне, используем признанные методологии и техники, гарантируя беспристрастность, надежность и сопоставимость данных с мировыми исследовательскими инновациями и применяем интердисциплинарные методы исследования, объединяя экологические, гендерные, экономические, социальные и технические аспекты.