Эксперт в Институт статистических исследований и экономики знаний

Вакансия № 9129690 от компании Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.

✷ Смотрите другие предложения работы от компании Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики».

☑ Основной блок:

Опыт работы: 3–6 лет.

Тип занятости: полная занятость.

График работы: полный день.

Зарплата: по результату собеседования.

Место работы (точный адрес): Россия, Москва, Мясницкая улица, 11.

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 9129690 добавлено в базу данных: Воскресенье, 26 января 2025 года.

Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Воскресенье, 16 марта 2025 года.

☑ Статистика предложения работы № 9129690:

Прочитано соискателями - 157 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);

☑ Репутация компании "Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»":

Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!

Оставить своё мнение об этой компании можно тут без регистрации и бесплатно.

☑ Подробности о вакантном месте:

Обязанности работника:

Участие в разработке рейтинга инновационного развития субъектов российской Федерации (проведение расчетов, подготовка аналитических текстов)
Информационно-аналитическое и организационное сопровождение проектов развития инновационных кластеров
Мониторинг инновационных и промышленных кластеров в регионах России
Анализ зарубежного опыта (по англоязычным источникам)
Организационная поддержка мероприятий Центра «Российская кластерная обсерватория»

Требования к работнику:

Высшее образование, ученая степень желательна
Опыт работы от 2х лет в консалтинге или на научно-образовательной позиции
Знание инновационной тематики (кластеры, технопарки, инновационная инфраструктура, открытые инновации, предпринимательские университеты, ключевые технологические тренды)
Умение писать тексты на русском и английском языках: готовить аналитические обзоры, отчеты, письма
Наличие публикаций, в том числе в ведущих российских научных журналах, в зарубежных журналах (желательно)
Уверенное владение английским языком (не ниже B2)
Владение Microsoft Office; SPSS