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 eineStudentische 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.Ihr Aufgabengebiet:
- 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
Ihr Profil:
- 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)
Wir bieten:
- 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
Kontakt
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.Wir haben Ihr Interesse geweckt?
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