Studentische Hilfskraft (Master), Team Assessing Survey Data Quality (DE/EN) (SHK_SDM_2026_024)

GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften; Mannheim; Vor Ort; EUR 22.000 - 28.000; Teilzeit

Benefits dieser Stelle

Flexible Arbeitszeiten

Mobiles Arbeiten

Familienfreundliche Arbeitsbedingungen

Training und Entwicklung

Zusammenfassung

GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften in Mannheim sucht eine studentische Hilfskraft im Master für das Projekt SYNQ im SDM-Team Assessing Survey Data Quality. Sie entwickeln eine Analysepipeline in R oder Python und arbeiten mit KI-generierten Umfragedaten.

Zu Ihren Aufgaben gehören Datenerhebung, Aufbereitung und Analyse sowie Literatur- und Softwarerecherche; Sie bereiten Dokumentationen und Präsentationen vor und unterstützen bei administrativen Tätigkeiten im Bereich KI-bezogener

Qualifikationen

• Sehr gute Programmierfähigkeiten in R (mit Python-Erfahrung von Vorteil).
• Gute Kenntnisse statistischer Konzepte und Methoden.
• Erfahrung in Aufbereitung und Analyse sozialwissenschaftlicher Daten.
• Zuverlässige, gründliche Arbeitsweise und selbstständige Problemlösungsfähigkeit.
• Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Deutschkenntnisse von Vorteil.

Aufgaben

• Co-Entwicklung einer Analysepipeline in R oder Python.
• Erhebung, Aufbereitung und Analyse (KI-generierter) Umfragedaten.
• Literatur- und Softwarerecherche zur Evaluation von In-Silico-Samples und Metriken.
• Vorbereiten von Dokumentationen und Präsentationen.
• Unterstützung bei administrativen Tätigkeiten im Bereich KI-bezogener Umfrageforschung und -angebote.

Kenntnisse

Programmierkenntnisse in R

Programmierung in Python

Statistische Konzepte

Datenanalyse

Englischkenntnisse

Ausbildung

Master-Student/in

Tools

R

Python

Jobbeschreibung

GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften ist eine von Bund und Ländern finanzierte, international tätige sozialwissenschaftliche Einrichtung der Leibniz-Gemeinschaft.

Wir suchen zum zum nächstmöglichen Zeitpunkt für den Standort Mannheimin der AbteilungSurvey Design & Methodology (SDM), Team Assessing Survey Data Qualityeine

Studentische Hilfskraft (Master)

(16,09€ Stundenlohn, 10 Wochenstunden, befristet)

Die AbteilungSurvey Design and Methodology (SDM)verfügt durch eigene Forschung und langjährige Erfahrung in der Beratung und Durchführung renommierter Umfrageprojekte über national wie international anerkannte Fachkompetenz im Bereich der Umfragemethodik. Das TeamAssessing Survey Data Quality (ASDQ)berät Forschende zur Qualität von Umfrage- und ergänzenden Daten und entwickelt Indikatoren, Empfehlungen, Anwendungen für Datenqualitätsanalysen und Schulungsmaterialien für Sozialwissenschaftler*innen. In dieser Rolle werden Sie das Projekt „Evaluating Synthetic Data Quality“ (SYNQ) dabei unterstützen, eine programmatische Pipeline zur Qualitätsevaluation KI-generierter Umfragedaten zu erstellen.

Ihr Aufgabengebiet:

• Co-Entwicklung einer Analysepipeline in R oder Python als Kombination existierender Pakete und der Entwicklung neuer Workflows
• Erhebung, Aufbereitung, und Analyse (KI-generierter) Umfragedaten
• Literatur- und Softwarerecherche zur Evaluation von In-Silico-Samples und Metriken zur Qualitätsevaluation
• Vorbereiten von Dokumentation und Präsentationen
• Unterstützung bei administrativen Tätigkeiten im Bereich KI-bezogener Umfrageforschung und -angebote

Ihr Profil:

• Sehr gute Programmierfähigkeiten (in R; Erfahrung mit Python ist von Vorteil)
• Gute Kenntnisse statistischer Konzepte und Methoden (Theorie und praktische Anwendung)
• Erfahrung in der Aufbereitung und Analyse von sozialwissenschaftlichen Daten
• Eine zuverlässige, gründliche Arbeitsweise und selbstständige Problemlösungsfähigkeit
• Gute Englischkenntnisse (in Wort und Schrift; gute Deutschkenntnisse sind von Vorteil)

Wir bieten:

• Arbeit an einem hochaktuellen, innovativen Thema an der Schnittstelle zwischen KI und Umfragedatenqualität
• Flexible Arbeitszeiten und Regelungen zum mobilen Arbeiten
• Sehr gute Bedingungen für die Vereinbarkeit von Beruf und Familie
• Ganzheitliches Betriebliches Gesundheitsmanagement und die vergünstigte Teilnahme am Sportprogramm der Uni
• Förderung Ihrer Kompetenzen durch Weiterbildungsmaßnahmen durch GESIS Training

Kontakt

Für weitere Informationen zu den Aufgabengebieten wenden Sie sich bitte per E-Mail ([e-mail]) an Dr. Leah von der Heyde. Bei Fragen zum Bewerbungsprozess steht Ihnen Michalea Kurtov per E-Mail ([e-mail]) zur Verfügung.