Studentische Hilfskraft, Team Social Surveys / Team National Election Studies (SHK_DRS_2026_021)

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

 
Wir suchen zum 01. Oktober 2026 für den Standort Mannheim für die Abteilung Data and Research on Society, Team Social Surveys / National Election Studies eine*n
 

Studentische Hilfskraft

(15,20 € / 16,09 € Stundenlohn, 8-10 Wochenstunden, befristet)
 

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.

Die ausgeschriebene Stelle ist Bereich Digital Behavioral Data (DBD) angesiedelt. Wir beschäftigen uns mit der Anreicherung der bestehenden Befragungsprogramme (z. B. ALLBUS, ISSP, GLES) mit digitalen Verhaltensdaten (z. B. Social Media Daten, Webtracking-Daten etc.).

]]>

Unterstützung in der Anreicherung bestehender Befragungsprogramme mit digitalen Verhaltensdaten (z. B. Entwicklung von Skripten zur Aufbereitung und Verknüpfung verschiedener Datentypen)

Unterstützung bei der Erhebung von digitalen Verhaltensdaten (z.B. Aufsetzen von Skripten zur teil-automatisierten Erhebung von digitalen Verhaltensdaten) sowie Surveydaten (z. B. Fragebogenprogrammierung und -testung)

Literaturrecherche und -aufbereitung sowie allgemeine Recherchetätigkeiten (z. B. zu Methoden zur Aufbereitung von Bilder- oder Textdaten)

Unterstützung bei administrativen Aufgaben

]]>

Studium der Data Science, Informatik oder verwandter Disziplinen oder sozialwissenschaftliches Studium (Soziologie, Politikwissenschaft, etc.), eingeschrieben als Student*in an einer Universität oder Hochschule für die Dauer der Anstellung

Idealerweise erste Erfahrungen mit Machine-Learning-Ansätzen (z.B. zur Textanalyse) oder der Erhebung von digitalen Verhaltensdaten sowie Erfahrung mit der Aufbereitung von Daten

Sehr gute Kenntnisse von MS-Office sowie einer Statistiksoftware (bevorzugt R oder Python)

Sehr gute Kenntnisse der deutschen und englischen Sprache in Wort und Schrift

Teamfähigkeit, Kommunikationsstärke und eine zuverlässige Arbeitsweise

]]>

Einblick in die wissenschaftliche Arbeit an einem Forschungsinstitut und in renommierte Befragungsprogramme, abwechslungsreiche Tätigkeiten

Einblick in die Arbeit mit digitalen Verhaltensdaten und ihrer Verknüpfung mit Umfragedaten

Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit von bis zu 60% mobilem Arbeiten innerhalb von Deutschland

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 ([email protected]) an Dr. Julia Weiß. Bei Fragen zum Bewerbungsprozess steht Ihnen Michaela Kurtov per E-Mail ([email protected]) zur Verfügung.]]> Dann bewerben Sie sich bitte bis einschließlich 09.09.2026 über unser Online-Bewerbungsportal.
Die Kennziffer lautet: SHK_DRS_2026_021]]>