Wissenschaftliche r Mitarbeiter in

Kontrast ändern - In der Fakultät für Soziologie ist die folgende Position zu besetzen: - Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (Doktorand*in) (m/w/d) - AG Prof. Dr. S. Kühne - Kennziffer**:Wiss25238** - Start: nächstmöglich - Teilzeit 75 % - Vergütung nach E13 TV-L - befristet - Ihre Aufgaben Projektbezogene Aufgaben im Teilprojekt „SOEP-RegioPortal“ des Leibniz-WissenschaftsCampus (100 %): - Mitarbeit bei der Sammlung und dem Management von Forschungsdaten inkl. Surveydaten und Digital Trace Data (z. B. Social Media Daten) - Mitarbeit beim Aufbau eines Webportals für den komfortablen Zugriff auf Daten, Metadaten und Schulungsmaterialien - Planung und Durchführung von Schulungen zu den Daten und Methoden und Erstellung von Schulungsmaterialien (inkl. Tutorials) - Mitarbeit an Publikationen in den Bereichen Computational Social Science, Social Data Science und Survey Methodology - Durchführung von Datenanalysen mit Methoden aus den Bereichen Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing oder Computer Vision auf dem exklusiven Computingcluster der Arbeitsgruppe (inkl. Server GPUs) - Zusammenarbeit mit den anderen Teilprojekten und Forschenden im Leibniz-WissenschaftsCampus - Teilnahme an nationalen und internationalen Workshops und Konferenzen Die Beschäftigung ist der wissenschaftlichen Qualifizierung förderlich.- Unser Angebot - Vergütung nach E13 TV-L - befristet bis zum 30.09.2028 (- 2 Abs. 1 Satz 1 WissZeitVG; entsprechend den Vorgaben des WissZeitVG und des Vertrages über gute Beschäftigungsbedingungen kann sich im Einzelfall eine abweichende Vertragslaufzeit ergeben) - Teilzeit 75 % - interne und externe Fortbildungsmöglichkeiten - Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs - und Präventionsangeboten - Vereinbarkeit von Familie und Beruf - flexible Arbeitszeiten - betriebliche Zusatzversorgung (VBL) - kollegiale Zusammenarbeit - offene und angenehme Arbeitsatmosphäre - spannende und abwechslungsreiche Tätigkeiten - modernes Arbeitsumfeld mit digitalen Prozessen - Ihr Profil - Das erwarten wir - abgeschlossenes einschlägiges wissenschaftliches Hochschulstudium (z. B. Diplom, Master) im Bereich der Sozialwissenschaften, Soziologie, Politikwissenschaft, Statistik, Data Science, Computational Social Science, o.ä. - erste Erfahrung bei der Sammlung und Analyse von Digital Trace Data, insb. Social Media Daten - Erfahrung bei der Analyse von Surveydaten - fundierte Kenntnisse einer gängigen Programmiersprache im Bereich Data Science (Python oder R) - Interesse an einer akademischen Karriere und erste Ideen zu einem Themenfeld, das im Rahmen einer Promotion bearbeitet werden könnte - sehr gute Deutsch - und Englischkenntnisse in Wort und Schrift - selbständige, eigenverantwortliche und engagierte Arbeitsweise - kooperativer und teamorientierter Arbeitsstil - Das wünschen wir uns - erste Erfahrungen mit wissenschaftlichen Publikationen (Sammelband, wiss. Zeitschrift) - Erfahrung im Bereich des Surveydatenmanagements und der Längsschnittdatenanalyse - Erfahrung in der Arbeit mit Datenbanken oder/ und großen Datenmengen - Technologieoffenheit und Grundkenntnisse über Tools aus den Bereichen Versionierung, Containerisierung oder Linux-Umgebungen - Interessiert? Dann freuen wir uns über Ihre aussagekräftige Bewerbung. Bitte nutzen Sie hierzu vorzugsweise unser Online-Formular, welches Sie über den unten stehenden Button "JETZT BEWERBEN" erreichen. - **Bewerbungsfrist: 31.07.2025** **Kontakt** Prof. Dr. Simon Kühne **Anschrift** Universität Bielefeld Fakultät für Soziologie Prof. Dr. Simon Kühne Postfach 10 01 31 33501 Bielefeld - Die Universität Bielefeld ist für ihre Erfolge in der Gleichstellung mehrfach ausgezeichnet und als familienfreundliche Hochschule zertifiziert. Sie freut sich über Bewerbungen von Frauen. Dies gilt im besonderen Maße im wissenschaftlichen Bereich sowie in Technik, IT und Handwerk. Bewerbungen von geeigneten schwerbehinderten oder ihnen gleichgestellten behinderten Menschen sind ausdrücklich erwünscht.An der Universität Bielefeld werden Stellenbesetzungen auf Wunsch grundsätzlich auch mit reduzierter Arbeitszeit vorgenommen, soweit nicht im Einzelfall zwingende dienstliche Gründe entgegenstehen. **Datenschutzeinstellung**: Diese Webseite verwendet Cookies und ähnliche Technologien. Einige davon sind essentiell, um die Funktionalität der Website zu gewährleisten, während andere uns helfen, die Website und Ihre Erfahrung zu verbessern. Falls Sie zustimmen, verwenden wir Cookies und Daten auch, um Ihre Interaktionen mit unserer Webseite zu messen. Sie können Ihre Einwilligung jederzeit unter Datenschutzerklärung einsehen und mit der Wirkung für die Zukunft widerrufen. Auf der Seite finden Sie auch zusätzliche Informationen zu den verwendeten Cookies und Technologien. **Alle akzeptieren** **Nur notwendige Cookies zulassen** - Impressum - Datenschutz - Barrierefreiheit