Studentische Hilfskraft, Team German Microdata Lab (SHK_DRS_2026_027)

Personio; Mannheim; Vor Ort; EUR 6.500 - 7.800; Teilzeit

Zusammenfassung

GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften in Mannheim sucht ab dem 01.12.2026 eine*n studentische Hilfskraft in der Abteilung Data and Research on Society, Team German Microdata Lab.

Zu den Aufgaben gehören die Aufbereitung europäischer Mikrodaten (EU-SILC), Literaturrecherche und Unterstützung bei Forschungsarbeiten. Erwartet wird Engagement, Sorgfalt und Grundkenntnisse in Statistikprogrammen.

Qualifikationen

• Langfristige Beschäftigung Bereitschaft
• Selbstständige, zuverlässige Arbeitsweise
• Schnelle Einarbeitung in komplexe Strukturen
• Kenntnisse in Stata/SPSS/R erbeten
• Interesse an Python und KI-Coding

Aufgaben

• Aufbereitung und Dokumentation von europäischen Mikrodaten (EU-SILC)
• Literaturrecherche und -beschaffung
• Unterstützung bei Forschungsarbeiten

Tools

Stata

SPSS

R

Jobbeschreibung

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

Wir suchen zum 01.12.2026 für den Standort Mannheim für die Abteilung Data and Research on Society, Team German Microdata Labeine*n

Studentische Hilfskraft

(15,20 € / 16,09 € Stundenlohn, 40 Stunden pro Monat, befristet bis 31.12.2027)

Die Beobachtung aktueller gesellschaftlicher Entwicklungen ist eine Kernaufgabe der Sozialwissenschaften. Die Abteilung Data and Research on Society unterstützt die Sozialforschung bei dieser Aufgabe, indem sie umfassende Daten und Tools zur Beschreibung und Analyse des sozialen Wandels bereitstellt.

Ihr Aufgabengebiet:

• Aufbereitung und Dokumentation von europäischen amtlichen Mikrodaten (hauptsächlich EU-SILC)
• Literaturrecherche und -beschaffung
• Unterstützung bei Forschungsarbeiten

Ihr Profil:

• Bereitschaft zu langfristigem Beschäftigungsverhältnis
• Sorgfältige, zuverlässige und selbstständige Arbeitsweise
• Fähigkeit, sich schnell in komplizierte Strukturen einzuarbeiten
• Gute Kenntnisse in mindestens einem Statistikprogramm (Stata, SPSS, oder R) gewünscht
• Interesse an Python und KI-gestütztem Coding, Vorerfahrungen von Vorteil

Wir bieten:

• Gründliche Einarbeitung
• Mitwirkung an forschungsbasiertem Service inkl. Teilnahme an Workshops und Nutzerkonferenzen
• Flexible Arbeitszeiten
• 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

Kontakt

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