Studentische Hilfskraft, Team Transparent Social Analytics (SHK-CSS-40)

GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften; Köln; Sur place; EUR 21 000 - 22 000; Temps partiel

Avantages offerts par ce poste

Flexible Arbeitszeiten

Mobiles Arbeiten

Résumé du poste

GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften in Köln sucht eine studentische Hilfskraft im Bereich Computational Social Science (CSS), Team Transparent Social Analytics. Mitarbeit in einem interdisziplinären Team, Entwicklung offener Services für digitale Verhaltensdaten.

Zu den Aufgaben gehören Dokumentation von Methoden, Mitarbeit an KI-basierten Lösungen zur Forschungsinfrastruktur und Literaturrecherche zu Data Science und KI in der Sozialwissenschaft.

Qualifications

• Bachelor-/Masterstudium in einem relevanten Fach
• Gute Kenntnisse in Python und/oder R, Bereitschaft zum Erlernen der jeweils anderen Sprache
• Interesse an sozialwissenschaftlichen Fragestellungen mit computergestützten Methoden
• Erste Erfahrungen mit Data Science und KI-Anwendungen in sozialwissenschaftlicher Analyse
• Sehr gute Englischkenntnisse; Deutschkenntnisse vorteilhaft

Responsabilités

• Mitarbeit in einem interdisziplinären Team zur Entwicklung offener Open-Science-Services für Digitale Verhaltensdaten
• Unterstützung bei Dokumentation und Bereitstellung von Computational Social Science-Methoden
• Mitarbeit an KI-basierten Lösungen in der forschungsunterstützenden Infrastruktur
• Recherche aktueller Fachliteratur zu Data Science, KI-Tools und deren Schnittstelle zur Sozialforschung

Connaissances

Python

R

Englisch

Formation

Bachelor- oder Masterstudium in Soziologie / Politikwissenschaft / Kommunikationswissenschaft / Linguistik / Informatik / Data Science oder verwandte Disziplin

Description du poste

GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften ist eine von Bund und Ländern finanzierte, international tätige sozialwissenschaftliche Einrichtung der Leibniz-Gemeinschaft.
Wir suchen zumnächstmöglichen Zeitpunkt für den Standort Kölnin der AbteilungComputational Social Science (CSS), Team Transparent Social Analyticseine
Studentische Hilfskraft
(15,20 € / 16,09 € Stundenlohn, 10 Wochenstunden, befristet)
Die AbteilungComputational Social Science (CSS) erhebt digitale Verhaltensdaten und stellt computerbasierte Methoden zur Erhebung und Analyse solcher Daten für die sozialwissenschaftliche Forschung bereit. Flankierend unterstützt sie Wissenschaftler*innen bei der Integration von digitalen Verhaltensdaten in ihre Forschungsdesigns. Forschungsschwerpunkte der Abteilung sind die Qualität digitaler Verhaltensdaten, die Entwicklung und Validierung von Computational Social Science-Methoden sowie der Wandel digitaler Gesellschaften. Das Team Transparent Social Analytics arbeitet spezifisch daran, Methoden für die Analyse von digitalen Verhaltensdaten transparent und zugänglich zu machen, unter anderem im Rahmen der forschungsunterstützenden InfrastrukturGESIS Methods Hub.

Ihr Aufgabengebiet:

• Mitarbeit in einem interdisziplinären Team, das sich mit der Entwicklung von innovativen Open Science-Services für Digitale Verhaltensdaten befasst
• Unterstützung bei der Dokumentation und Bereitstellung von Computational Social Science Methoden
• Mitarbeit an der Entwicklung und Implementierung von KI-basierten Lösungen im Bereich der forschungsunterstützenden Infrastruktur für die Sozialwissenschaften (agentische Workflows, KI-Features)
• Recherche von State-of-the-art wissenschaftlicher Literatur zu aktuellen Themen im Bereich Data Science, KI-Tools and der Schnittstelle zu sozialwissenschaftlicher Forschung

Ihr Profil:

• Eingeschriebenes Bachelor- (fortgeschritten) oder Masterstudium in Soziologie, Politikwissenschaft, Kommunikationswissenschaft, Linguistik, Informatik, Data Science oder einer verwandten Disziplin
• Gute Kenntnisse in Python und/oder gute Kenntnisse in R mit der Bereitschaft sich in die jeweils andere Sprache grundständig einzuarbeiten
• Interesse an der Verfolgung sozialwissenschaftlicher Fragestellungen mit computergestützten Methoden (Computational Social Science)
• Erste Erfahrungen mit der Implementierung von Data Science und KI-Anwendungen zur sozialwissenschaftlichen Analyse von digitalen Verhaltensdaten (e.g., Social Media Daten, Tracking-Daten)
• Sehr gute Englischkenntnisse; Deutschkenntnisse sind von Vorteil

Wir bieten:

• Ein interdisziplinäres undinternationalesArbeitsumfeld mit einer freundlichen und kollegialen Atmosphäre sowie vielfältigen Möglichkeiten zur fachlichen und methodischen Profilbildung
• Spannende Einblicke in die strategische und technische Entwicklung eines innovativen Serviceangebots zur Unterstützung der sozialwissenschaftlichen Forschung
• Sehr gute Bedingungen bei der Gestaltung von Arbeitszeiten, um Studium und SHK-Tätigkeit optimal zu vereinen
• Flexible Arbeitszeiten und Regelungen zum mobilen Arbeiten
• 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 perE-Mail anChristina Viehmann.Bei Fragen zum Bewerbungsprozess steht Ihnen Christine Laßmann perE-Mail Verfügung.