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

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 Mannheim in der Abteilung Survey Design & Methodology (SDM), Team Assessing Survey Data Quality eine
 

Studentische Hilfskraft (Master)

(16,09€ Stundenlohn, 10 Wochenstunden, befristet)
 
Die Abteilung Survey 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 Team Assessing 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.]]>

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

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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)

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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

]]> Für weitere Informationen zu den Aufgabengebieten wenden Sie sich bitte per E-Mail ([email protected]) an Dr. Leah von der Heyde. Bei Fragen zum Bewerbungsprozess steht Ihnen Michalea Kurtov per E-Mail ([email protected]) zur Verfügung.]]> Dann bewerben Sie sich bitte über unser Online-Bewerbungsportal. Bewerbungen werden laufend gesichtet, daher zögern Sie nicht mit Ihrer Bewerbung!
Die Kennziffer lautet: SHK_SDM_2026_024]]>