Studentische Hilfskraft, Team Transparent Social Analytics (SHK-CSS-38)

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 Computational Social Science (CSS), Team Transparent Social Analytics eine Studentische Hilfskraft (15,20 € / 16,09 € Stundenlohn, 14 Wochenstunden, befristet) Die Abteilung Computational 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. Ziel des Teams Transparent Social Analytics ist es, Erhebungs-, Vorverarbeitungs- und Analysemethoden für digitale Verhaltensdaten zugänglich und transparent zu machen sowie computergestützte sozial-wissenschaftliche Forschung reproduzierbar zu gestalten. Die Stelleninhaberin/der Stelleninhaber wird insbesondere das Team rund um den GESIS Methods Hub dabei unterstützen, KI-Anwendungen zu gestalten, zu erproben und zu evaluieren. Erstellung von Analyseskripten für sozialwissenschaftliche Fragestellungen mit Hilfe von R oder Python Generierung und Testen von synthetischen Daten, die die Eigenschaften realer Daten aus der Sozialforschung/ digitalen Verhaltensforschung abbilden, mithilfe von KI-Modellen Überprüfung von statistischen Analysen auf ihre Reproduzierbarkeit Abgeschlossenes (oder bald abgeschlossenes) Bachelorstudium in Informatik oder einem verwandten Fach Erfahrung in der Programmierung mit R oder Python Interesse und Erfahrung mit generativer KI bzw. Large Language Models Gute Englisch- oder Deutschkenntnisse Aktive Gestaltung an Systemen, die von vielen Wissenschaftler*innen genutzt werden Gelegenheit an wissenschaftlicher Arbeit und Publikationen teilzuhaben 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 Dr. Christina Viehmann. Bei Fragen zum Bewerbungsprozess steht Ihnen Franca Tosetti per E-Mail zur Verfügung. Dann bewerben Sie sich bitte bis einschließlich 06.08.2026 über unser Online-Bewerbungsportal. Die Kennziffer lautet: SHK-CSS-38