Analista de dades i recerca social aplicada

Intress es troba a la cercad’un/a analista de dades i recerca social aplicada, amb formació quantitativa i experiència en explotació de dades públiques, programació en Python o R, anàlisi estadística i visualització de dades.

Antes de solicitar este puesto, por favor, lea la siguiente información sobre esta oportunidad que encontrará a continuación.

Busquem una persona capaç de transformar preguntes socials complexes en estratègies d'anàlisi, identificar i integrar fonts de dades heterogènies, construir i validar indicadors, explorar patrons territorials i poblacionals i comunicar els resultats de manera comprensible i útil per a la presa de decisions. Es valorarà especialment l'experiència en Open Data i APIs, recerca social, avaluació de polítiques o programes, desenvolupament de dashboards i ús avançat d'eines d'IA generativa aplicades a la recerca i l'anàlisi de dades.

Per tal de conèixer millor l’experiència i les capacitats de les persones candidates, es demanarà aportar, juntament amb la candidatura, un projecte, treball o portfolio que permeti valorar competències en anàlisi de dades.

Es valoraran especialment projectes en què la persona candidata hagi participat en alguna o diverses de les fases següents: identificació i obtenció de dades, explotació de fonts públiques o APIs, construcció i tractament de bases de dades, anàlisi estadística, desenvolupament d’indicadors, visualització de dades, elaboració de dashboards o ús d’eines d’intel·ligència artificial aplicades a la recerca o l’anàlisi.

El projecte pot correspondre a una experiència professional, acadèmica o personal i es pot presentar mitjançant un enllaç a un dashboard, repositori GitHub, notebook, informe, article, visualització interactiva o document equivalent.

• Plaça vacant: Analista de dades i recerca social aplicada
• Centre o servei: Àrea Investigació Social
• Ubicació del centre: Barcelona (híbrid)
• Retribució anual/brut: segons hores/projecte
• Nº hores setmanals: segons projecte
• Horari: flexible /a definir
• Participar en el disseny metodològic de projectes de recerca, diagnòstic i avaluació.
• Transformar preguntes de recerca social en variables, indicadors i estratègies d’anàlisi.
• Identificar fonts de dades públiques i administratives rellevants per als projectes.
• Explorar i explotar portals de dades obertes d’administracions públiques, organismes estadístics i altres institucions.
• Obtenir dades mitjançant APIs, descàrregues estructurades i altres mecanismes d’accés a dades.
• Integrar informació procedent de fonts heterogènies.
• Crear, netejar, transformar i validar bases de dades.
• Construir indicadors, taxes, índexs i altres mesures quantitatives.
• Desenvolupar anàlisis estadístiques descriptives, comparatives i multivariants.
• Analitzar diferències territorials, poblacionals i temporals.
• Identificar patrons, associacions, anomalies i casos atípics que permetin formular noves hipòtesis.
• Desenvolupar visualitzacions de dades, dashboards i eines interactives que facilitin la interpretació dels resultats.
• Elaborar informes quantitatius i contribuir a la interpretació dels resultats conjuntament amb professionals experts en els diferents àmbits socials.
• Documentar les fonts de dades, transformacions, càlculs, decisions metodològiques i limitacions de cada anàlisi.
• Garantir la reproductibilitat i traçabilitat dels processos analítics.
• Explorar noves fonts de dades, metodologies i eines tecnològiques aplicables a la recerca social.
• Utilitzar eines d’intel·ligència artificial generativa com a suport en processos de cerca, programació, tractament de dades, exploració, documentació o prototipatge, verificant sempre de manera crítica els resultats obtinguts.
• Col·laborar amb professionals de diferents disciplines en projectes de recerca i innovació social.
• Presentar resultats i conclusions de manera entenedora a equips tècnics, direccions, administracions públiques i altres agents

Formació acadèmica necessària:

• Coneixements en anàlisi de dades: estadística descriptiva, taxes i estandardització, correlacions, regressió, anàlisi multivariant, sèries temporals, detecció d’outliers i/o construcció/validació d’indicadors.
• Coneixements en Intel·ligència Artificial: ús avançat de ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot o similars per accelerar cerca, programació, documentació i exploració, amb capacitat de validar sistemàticament els resultats.
• Molt valorable formació en Phyton o R.
• Experiència en anàlisi de dades, recerca quantitativa, participació en elaboració d’informes en observatoris, administracions públiques, universitats, consultoria, tercer sector o equips d’avaluació.

Capacitat per entrendre una pregunta social, operacionalitzar conceptes i convertir-los en variables i hipotesi contrastades. xcskxlj

Capacitat per explicar resultats quantitatius a professionals no especialistes en dades i transformar-los en conclusions útils per a la presa de decisions.

Capacitat per localitzar, entendre i interrogar APIs i portals Open Data: Idescat, INE, dades obertes de Generalitat, ministeris, Eurostat, etc.

#J-18808-Ljbffr