Senior Researcher

03.12.2024

**Senior Researcher & Teamleiter*in (w/m/d) Transparent Social Analytics und Open Science**:
**GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften (GESIS), Mannheim**:
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) **eine*n

**Senior Researcher & Teamleiter*in (w/m/d)**:
**Transparent Social Analytics und Open Science**

**(Entgeltgruppe 15 TV-L, 100% Arbeitszeit,**

**zunächst 4 Jahre befristet mit Möglichkeit zur Entfristung)**

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.

Das Team Transparent Social Analytics beschäftigt sich mit Methoden zur Erhebung, Vorverarbeitung und Analyse digitaler Verhaltensdaten. Wir machen diese Methoden zugänglich und transparent und forschen zu Open Science und Reproduzierbarkeit im Feld Computational Social Science.

**Ihr Aufgabengebiet**:

- Führung eines Teams bestehend aus Postdocs und Promovierenden
- Koordination der Angebote des Teams (z.B. GESIS Methods Hub) und Entwicklung innovativer Open Science-Angebote für digitale Verhaltensdaten
- Forschung im Bereich digitale Verhaltensdaten und Computational Social Science
- Präsentation von Forschungsergebnissen und GESIS-Angeboten in wissenschaftlichen Fachcommunities
- Konzeption und Verfassen von Drittmittelanträgen mit Fokus auf Forschung oder neue Angebote

**Ihr Profil**:

- Abgeschlossene Promotion in einem für Computational Social Science relevanten Gebiet wie angewandte Informatik, Statistik, Physik, Psychologie, Soziologie, Politikwissenschaft, Kommunikationswissenschaft oder einer verwandten Disziplin
- Forschungsprofil im Bereich Computational Social Science unter Einsatz relevanter Methoden wie z.B. Maschinelles Lernen, Text/Data Mining, Natural Language Processing oder Netzwerkanalyse
- Aktivitäten im Zusammenhang mit Open Science (Open Methodology, Open Source), z.B. international sichtbare Veröffentlichungen von Methoden und Code auf einschlägigen Plattformen, Entwicklung von Tools oder methodischen Trainings
- Erfahrung in der Leitung von Forschungsprojekten und Mitarbeitendenführung sind von Vorteil
- Kommunikationskompetenz und sehr gute Englischkenntnisse (in Wort und Schrift); Deutschkenntnisse werden zunächst nicht erwartet, aber für den späteren Entfristungsprozess benötigt

**Wir bieten**:

- Ein spannendes, internationales Arbeitsumfeld für interdisziplinäre Forschung, dass Sie bei der Entwicklung Ihres eigenen Forschungsprofils unterstützt
- Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit von bis zu 60% mobilem Arbeiten innerhalb von Deutschland
- Sehr gute Bedingungen für die Vereinbarkeit von Beruf und Familie, u.a. durch Zuschüsse zur Betreuung von nicht schulpflichtigen Kindern
- Ganzheitliches Betriebliches Gesundheitsmanagement und die vergünstigte Teilnahme am Sportprogramm der Universität zu Köln
- Großzügige Förderung Ihrer Altersvorsorge in Form einer Direktversicherung
- Förderung Ihrer Kompetenzen durch Weiterbildungsmaßnahmen und bei Bedarf Unterstützung beim Erwerb von Deutschkenntnissen

Für weitere Informationen zu den Aufgabengebieten der Stelle und der Abteilung Computational Social Science wenden Sie sich bitte an Prof. Dr. Sebastian Stier per E-Mail. Bei Fragen zum Bewerbungsprozess steht Ihnen Franca Tosetti per E-Mail zur Verfügung.

**Wir haben Ihr Interesse geweckt?**

Dann bewerben Sie sich gerne über unser Online-Bewerbungsportal. Bewerbungen werden bis zur Besetzung der Stelle, mindestens bis zum 12.01.2025, entgegengenommen.

Die Kennziffer lautet**:CSS-104