Список должностей научных работников, объявленных на конкурс
№ | Должность | Доля ставки | Требования | Номер вакансии на портале https://ученые-исследователи.рф |
Отдел наукометрических исследований | ||||
1 | Старший научный сотрудник | 1,0 | Высшее образование, опыт работы по соответствующей специальности не менее 10 лет (при наличии степени, без предъявления к стажу работы), наличие не менее 5 научных трудов в области наукометрических исследований за последние 5 лет (монографии, статьи в научных рецензируемых журналах уровня Белого списка, перечня ВАК, патенты и т.д.). Опыт руководства группой работников при исследовании самостоятельных тем, умение разрабатывать планы и методические программы исследований, навыки анализа и теоретического обобщения научных данных, результатов экспериментов и наблюдений. Навыки работы в системе ЕГИСУ НИОКТР, поддержание научных связей с научными организациями РФ. Владение инструментами анализа метрик и библиотеками анализа данных; владение вайб-кодингом и умение использовать AI-ассистенты. Знание методов расчёта наукометрических показателей, навыки программирования для обработки и анализа данных, построения графиков, отчётов и дашбордов. Навыки работы с открытыми источниками библиографических и наукометрических данных (OpenAlex, Lens.org, Semantic Scholar, PubMed, Crossref, eLIBRARY/РИНЦ и аналогичные), репозиториями препринтов (arXiv и аналогичные), системы идентификаторов научных объектов (DOI, ORCID, ROR). Специалист должен знать научные проблемы по тематике проводимых исследований и разработок, направления развития отрасли, нормативно-правовую документацию в области НИОКТР, ГПНТР, отечественные и зарубежные достижения по вопросам наукометрии, новейшие методы, средства и практику планирования, организации, проведения и внедрения научных исследований и разработок. Владеть приемами работы с внешними сервисами на основе LMS, в том числе с загрузкой больших объёмов информации, в режимах веб-поиска и рассуждений, программными средствами анализа и визуализации научной информации (VOSviewer, CiteSpace, bibliometrix и т.д.). Знание иностранного языка обязательно (продвинутый уровень). | VAC 159262 |
2 | Старший научный сотрудник | 1,0 | Высшее образование, опыт работы по соответствующей специальности не менее 10 лет (при наличии степени, без предъявления к стажу работы), наличие не менее 5 научных трудов в области наукометрических исследований за последние 5 лет (монографии, статьи в научных рецензируемых журналах уровня Белого списка, перечня ВАК, патенты и т.д.). Опыт руководства группой работников при исследовании самостоятельных тем, умение разрабатывать планы и методические программы исследований, навыки анализа и теоретического обобщения научных данных, результатов экспериментов и наблюдений. Навыки работы в системе ЕГИСУ НИОКТР, поддержание научных связей с научными организациями РФ. Владение инструментами анализа метрик и библиотеками анализа данных; владение вайб-кодингом и умение использовать AI-ассистенты. Знание методов расчёта наукометрических показателей, навыки программирования для обработки и анализа данных, построения графиков, отчётов и дашбордов. Навыки работы с открытыми источниками библиографических и наукометрических данных (OpenAlex, Lens.org, Semantic Scholar, PubMed, Crossref, eLIBRARY/РИНЦ и аналогичные), репозиториями препринтов (arXiv и аналогичные), системы идентификаторов научных объектов (DOI, ORCID, ROR). Специалист должен знать научные проблемы по тематике проводимых исследований и разработок, направления развития отрасли, нормативно-правовую документацию в области НИОКТР, ГПНТР, отечественные и зарубежные достижения по вопросам наукометрии, новейшие методы, средства и практику планирования, организации, проведения и внедрения научных исследований и разработок. Владеть приемами работы с внешними сервисами на основе LMS, в том числе с загрузкой больших объёмов информации, в режимах веб-поиска и рассуждений, программными средствами анализа и визуализации научной информации (VOSviewer, CiteSpace, bibliometrix и т.д.). Знание иностранного языка обязательно (продвинутый уровень). | VAC 159264 |
3 | Научный сотрудник | 1,0 | Высшее профессиональное образование. Опыт работы не менее 5 лет. Наличие не менее 3 научных трудов (монографии, статьи в научных рецензируемых журналах уровня Белого списка, перечня ВАК, патенты и т.д.) за последние 5 лет. Релевантный опыт взаимодействия с ФОИВ и ГРБС от 1 года. Знания в области наукометрии, классификации научных знаний, методов информационного анализа, математической статистики. Опыт анализа результатов научно-исследовательских работ; знанием информационных технологий и современных методов обработки научно-технической информации, ведущих реферативных служб мира; опытом работы в государственных системах управления НИР и мониторинга результативности научных организаций (ЕГИСУ НИОКТР). Владение инструментами анализа метрик и библиотеками анализа данных; владение вайб-кодингом и умение использовать AI-ассистенты. Знание методов расчёта наукометрических показателей, навыки программирования для обработки и анализа данных, построения графиков, отчётов и дашбордов. Навыки работы с открытыми источниками библиографических и наукометрических данных (OpenAlex, Lens.org, Semantic Scholar, PubMed, Crossref, eLIBRARY/РИНЦ и аналогичные), репозиториями препринтов (arXiv и аналогичные), системы идентификаторов научных объектов (DOI, ORCID, ROR). Специалист должен знать научные проблемы по тематике проводимых исследований и разработок, направления развития отрасли, нормативно-правовую документацию в области НИОКТР, ГПНТР, отечественные и зарубежные достижения по вопросам наукометрии, новейшие методы, средства и практику планирования, организации, проведения и внедрения научных исследований и разработок. Владеть приемами работы с внешними сервисами на основе LMS, в том числе с загрузкой больших объёмов информации, в режимах веб-поиска и рассуждений, программными средствами анализа и визуализации научной информации (VOSviewer, CiteSpace, bibliometrix и т.д.). Знание иностранного языка обязательно (продвинутый уровень). | VAC 159265 |
4 | Научный сотрудник | 0,5 | Высшее профессиональное образование. Опыт работы не менее 5 лет. Наличие не менее 3 научных трудов (монографии, статьи в научных рецензируемых журналах уровня Белого списка, перечня ВАК, патенты и т.д.) за последние 5 лет. Релевантный опыт взаимодействия с ФОИВ и ГРБС от 1 года. Знания в области наукометрии, классификации научных знаний, методов информационного анализа, математической статистики. Опыт анализа результатов научно-исследовательских работ; знанием информационных технологий и современных методов обработки научно-технической информации, ведущих реферативных служб мира; опытом работы в государственных системах управления НИР и мониторинга результативности научных организаций (ЕГИСУ НИОКТР). Владение инструментами анализа метрик и библиотеками анализа данных; владение вайб-кодингом и умение использовать AI-ассистенты. Знание методов расчёта наукометрических показателей, навыки программирования для обработки и анализа данных, построения графиков, отчётов и дашбордов. Навыки работы с открытыми источниками библиографических и наукометрических данных (OpenAlex, Lens.org, Semantic Scholar, PubMed, Crossref, eLIBRARY/РИНЦ и аналогичные), репозиториями препринтов (arXiv и аналогичные), системы идентификаторов научных объектов (DOI, ORCID, ROR). Специалист должен знать научные проблемы по тематике проводимых исследований и разработок, направления развития отрасли, нормативно-правовую документацию в области НИОКТР, ГПНТР, отечественные и зарубежные достижения по вопросам наукометрии, новейшие методы, средства и практику планирования, организации, проведения и внедрения научных исследований и разработок. Владеть приемами работы с внешними сервисами на основе LMS, в том числе с загрузкой больших объёмов информации, в режимах веб-поиска и рассуждений, программными средствами анализа и визуализации научной информации (VOSviewer, CiteSpace, bibliometrix и т.д.). Знание иностранного языка обязательно (продвинутый уровень). | VAC 159268 |
5 | Младший научный сотрудник | 0,5 | Высшее образование и опыт работы по специальности не менее 3 лет. Наличие публикаций, участие в числе авторов докладов в научных семинарах, молодёжных конференциях. Знания в области наукометрии, классификации научных знаний, методов информационного анализа. Опыт анализа результатов научно-исследовательских работ; знанием современных методов обработки научно-технической информации, ведущих реферативных служб мира; опытом работы в государственных системах управления НИР и мониторинга результативности научных организаций (ЕГИСУ НИОКТР). Владение инструментами анализа метрик и библиотеками анализа данных; владение вайб-кодингом и умение использовать AI-ассистенты, владеть приемами работы с MLS. Знание методов расчёта наукометрических показателей, навыки программирования для обработки и анализа данных, построения графиков, отчётов и дашбордов. Специалист должен знать научные проблемы по тематике проводимых исследований и разработок, направления развития отрасли, нормативно-правовую документацию в области НИОКТР, ГПНТР, отечественные и зарубежные достижения по вопросам наукометрии, новейшие методы, средства и практику планирования, организации, проведения и внедрения научных исследований и разработок. Знание иностранного языка обязательно (продвинутый уровень). | - |
Отдел анализа научно-исследовательских и научно-информационных работ | ||||
6 | Научный сотрудник | 1,0 | Высшее образование и опыт работы не менее 5 лет. Наличие не менее 3 научных трудов (монографий, статей в научных рецензируемых журналах, патентов) за последние 5 лет. Релевантный опыт взаимодействия с ФОИВ и ГРБС от 1 года. Знания в области классификации научных знаний, методов информационного анализа. Опыт анализа результатов научно-исследовательских работ; знанием информационных технологий и современных методов обработки научно-технической информации, ведущих реферативных служб мира; опытом работы в государственных системах управления НИР и мониторинга результативности научных организаций (ЕГИСУ НИОКТР). Владение инструментами анализа научно-исследовательских работ, библиотеками анализа данных; умение использовать AI-ассистенты. Знание методов расчёта наукометрических показателей, навыки программирования для обработки и анализа данных, построения графиков, отчётов и дашбордов. Специалист должен знать научные проблемы по тематике проводимых исследований и разработок, направления развития отрасли, нормативно-правовую документацию в области НИОКТР, ГПНТР, отечественные и зарубежные достижения по вопросам наукометрии, новейшие методы, средства и практику планирования, организации, проведения и внедрения научных исследований и разработок. Знание иностранного языка обязательно (продвинутый уровень). | VAC 159269 |
Список должностей научных работников, объявленных на конкурс
№ | Должность | Доля ставки | Требования | Номер вакансии на портале https://ученые-исследователи.рф |
Отдел научной информации по физико - математическим наукам | ||||
1 | Младший научный сотрудник | 0,5 | Высшее профессиональное образование и опыт работы по специальности не менее 3 лет. Наличие публикаций, участие в числе авторов докладов в научных семинарах, молодёжных конференциях. Знания в области физики твердого тела, в частности, их электрических и магнитных свойств, статистической физики, термодинамики, физики газов и жидкостей, опыт работы с рубрикаторами. Знание технологических процессов аналитико-синтетической обработки научно-технической информации; опыт реферирования и научного редактирования научно-технической литературы. Опыт анализа потока отечественной и зарубежной литературы по соответствующим тематическим и смежным направлениям. Знание иностранного языка и ПК на уровне продвинутого пользователя. | - |
Отдела научной информации по химии, химической технологии и материаловедению | ||||
2 | Младший научный сотрудник | 0,1 | Высшее профессиональное образование и опыт работы по специальности не менее 3 лет. Наличие публикаций, участие в числе авторов докладов в научных семинарах, молодёжных конференциях. Знания в области природных высокомолекулярных соединений (лигнин, целлюлоза, белки), химии и переработки древесины. химических волокон. Знание технологических процессов аналитико-синтетической обработки научно-технической информации; опыт реферирования и научного редактирования научно-технической литературы. Опыт анализа потока отечественной и зарубежной литературы по соответствующим тематическим и смежным направлениям. Знание иностранного языка и ПК на уровне продвинутого пользователя. | - |
Лаборатория компьютерной лингвистики отдела информационных технологий | ||||
3 | Младший научный сотрудник | 0,5 | Высшее профессиональное образование и опыт работы по специальности не менее 3 лет. Наличие публикаций, участие в числе авторов докладов в научных семинарах, молодёжных конференциях. Знания в области компьютерной лингвистики, машинного перевода, прикладного языкознания, автоматической обработки текстовой информации. Опыт работы в области автоматизированной обработки научно-технической литературы на основе технологий искусственного интеллекта, компьютерной лингвистики, машинного перевода; опыт разработки программных и декларативных средств автоматической обработки текстовой информации. | - |
Список должностей научных работников, объявленных на конкурс
№ | Должность | Доля ставки | Требования | Номер вакансии на портале https://ученые-исследователи.рф |
Отдел научной информации по физико - математическим наукам | ||||
1 | Младший научный сотрудник | 0,5 | Высшее профессиональное образование и опыт работы по специальности не менее 3 лет. Наличие публикаций, участие в числе авторов докладов в научных семинарах, молодёжных конференциях. Знания в области физики твердого тела, в частности, их электрических и магнитных свойств, статистической физики, термодинамики, физики газов и жидкостей, опыт работы с рубрикаторами. Знание технологических процессов аналитико-синтетической обработки научно-технической информации; опыт реферирования и научного редактирования научно-технической литературы. Опыт анализа потока отечественной и зарубежной литературы по соответствующим тематическим и смежным направлениям. Знание иностранного языка и ПК на уровне продвинутого пользователя. | - |
Отдела научной информации по химии, химической технологии и материаловедению | ||||
2 | Младший научный сотрудник | 0,1 | Высшее профессиональное образование и опыт работы по специальности не менее 3 лет. Наличие публикаций, участие в числе авторов докладов в научных семинарах, молодёжных конференциях. Знания в области природных высокомолекулярных соединений (лигнин, целлюлоза, белки), химии и переработки древесины. химических волокон. Знание технологических процессов аналитико-синтетической обработки научно-технической информации; опыт реферирования и научного редактирования научно-технической литературы. Опыт анализа потока отечественной и зарубежной литературы по соответствующим тематическим и смежным направлениям. Знание иностранного языка и ПК на уровне продвинутого пользователя. | - |
Лаборатория компьютерной лингвистики отдела информационных технологий | ||||
3 | Младший научный сотрудник | 0,5 | Высшее профессиональное образование и опыт работы по специальности не менее 3 лет. Наличие публикаций, участие в числе авторов докладов в научных семинарах, молодёжных конференциях. Знания в области компьютерной лингвистики, машинного перевода, прикладного языкознания, автоматической обработки текстовой информации. Опыт работы в области автоматизированной обработки научно-технической литературы на основе технологий искусственного интеллекта, компьютерной лингвистики, машинного перевода; опыт разработки программных и декларативных средств автоматической обработки текстовой информации. | - |
Список должностей научных работников, объявленных на конкурс
№ | Должность | Доля ставки | Требования | Номер вакансии на портале https://ученые-исследователи.рф |
Отдел наукометрических исследований | ||||
1 | Младший научный сотрудник | 0,5 | Высшее профессиональное образование и опыт работы по специальности не менее 3 лет. Наличие публикаций, участие в числе авторов докладов в научных семинарах, молодёжных конференциях. Знания в области наукометрии, классификации научных знаний, методов информационного анализа. Опыт анализа результатов научно-исследовательских работ; знанием современных методов обработки научно-технической информации, ведущих реферативных служб мира; опытом работы в государственных системах управления НИР и мониторинга результативности научных организаций (ЕГИСУ НИОКТР); со знанием иностранного языка и ПК на уровне продвинутого пользователя. | - |
Список должностей научных работников, объявленных на конкурс
№ | Должность | Доля ставки | Требования | Номер вакансии на портале https://ученые-исследователи.рф |
Отдел научной информации по машиностроению, транспорту и энергетике | ||||
1 | Ведущий научный сотрудник со степенью кандидата наук | 1,0 | Высшее образование, ученая степень. Опыт научной работы не менее 5 лет. Наличие не менее 7 научных трудов (монографий, статей в научных рецензируемых журналах, патентов) за последние 5 лет. Знания в области электротехники (электрооборудование транспорта, электрические аппараты, электропривод) и энергетики. Знание технологических процессов аналитико-синтетической обработки научно-технической информации; опыт реферирования и научного редактирования научно-технической литературы, подготовки информационных изданий. Опыт анализа потока отечественной и зарубежной литературы по соответствующим тематическим и смежным направлениям, выявления перспективных направлений, подготовки и публикации научных статей, обзоров. Знание иностранного языка и ПК на уровне продвинутого пользователя. | VAC 157651
|
Отдел наукометрических исследований | ||||
3 | Ведущий научный сотрудник со степенью кандидата наук | 0,2 | Высшее образование, ученая степень. Опыт научной работы не менее 5 лет. Наличие не менее 7 научных трудов (монографий, статей в научных рецензируемых журналах, патентов) за последние 5 лет. Опыт работы по систематизации и анализу научной литературы в области информатики, информационных процессов, межгосударственных систем научно-технической информации; подготовке информационно-аналитических обзоров и справок; разработке планов и методических программ проведения научных исследований. Опыт анализа потока отечественной и зарубежной литературы по соответствующим тематическим и смежным направлениям, выявления перспективных направлений, подготовки и публикации научных статей. Знание иностранного языка и ПК на уровне продвинутого пользователя. | VAC 157652
|