Studentische Hilfskraft, Team Survey Data Augmentation (SHK-SDC-23)

Über diese Stelle

GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften ist eine von Bund und Ländern finanzierte, international tätige sozialwissenschaftliche Einrichtung der Leibniz-Gemeinschaft.
Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt für den Standort Köln in der Abteilung Survey Data Curation, Team Survey Data Augmentation eine oder zwei

Studentische Hilfskräfte
(15,20 € / 16,09 € Stundenlohn, bis zu 19 Wochenstunden, befristet)

Die Abteilung „Survey Data Curation“ bereitet sozialwissenschaftliche Forschungsdaten fast aller Art für Sekundärnutzungen auf, um die soziologische und politikwissenschaftliche Forschung besonders im Hinblick auf räumlich und zeitlich vergleichende Analysen zu unterstützen. Darunter sind lang-laufende nationale (z.B. ALLBUS, GLES) und internationale (z.B. ISSP, CSES) Umfrageprogramme, die besonders sorgfältig dokumentiert werden. Ein Schwerpunkt der Arbeiten ist die Erstellung von Trendfiles und die Verknüpfung mit Kontext- und Geodaten. Das Team „Survey Data Augmentation“ ist spezialisiert auf die Entwicklung von Methoden zur Verknüpfung von Umfragedaten mit anderen Datentypen, wie z. B. georeferenzierten Daten, mit inhaltlichem Schwerpunkt in der Demokratieforschung. Wir sind Teil der entstehenden europäischen Dateninfrastruktur „Monitoring Electoral Democracy“ (https://medem.eu/).

• Unterstützung des gesamten Spektrums der Dienstleistungs- und Forschungsaktivitäten des Teams vor Ort in unserem Kölner Büro

• Datenerhebung und -management

• Auswertung und Visualisierung von Forschungsdaten

• Literaturrecherche

• Unterstützung bei der Vorbereitung von Veranstaltungen wie Methodenkursen und Forschungsworkshops

• Eingeschriebene*r Student*in der Sozialwissenschaften (Politikwissenschaft, Soziologie o.ä.)

• Gute Kenntnisse in quantitativen Methoden

• Erfahrungen mit der Programmiersprache R und der Literaturverwaltung Zotero sind von Vorteil

• Interesse an Forschung zu Demokratie oder sozialwissenschaftlichen Methoden

• Gute Englischkenntnisse; Deutsch ist von Vorteil

• Beteiligung an studiennahen Forschungs- und Dienstleistungsaktivitäten

• Erfahrungen der Datenverwaltung und -analyse, die für ein breites Beschäftigungsfeld relevant sind

• 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

Für weitere Informationen zu den Aufgabengebieten wenden Sie sich bitte per E-Mail an Sebastian Ziaja ([email protected]). Bei Fragen zum Bewerbungsprozess steht Ihnen Christine Laßmann per E-Mail zur Verfügung ([email protected]).
Dann bewerben Sie sich bitte bis zum 05.10.2026 über unser Online-Bewerbungsportal.

Die Kennziffer lautet: SHK-SDC-23