Studentische Hilfskraft, Team Transparent Social Analytics (SHK-CSS-40)

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), Team Transparent Social Analytics eine   Studentische Hilfskraft (15,20 € / 16,09 € Stundenlohn, 10 Wochenstunden, befristet)   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 arbeitet spezifisch daran, Methoden für die Analyse von digitalen Verhaltensdaten transparent und zugänglich zu machen, unter anderem im Rahmen der forschungsunterstützenden Infrastruktur GESIS Methods Hub. - Mitarbeit in einem interdisziplinären Team, das sich mit der Entwicklung von innovativen Open Science-Services für Digitale Verhaltensdaten befasst  - Unterstützung bei der Dokumentation und Bereitstellung von Computational Social Science Methoden  - Mitarbeit an der Entwicklung und Implementierung von KI-basierten Lösungen im Bereich der forschungsunterstützenden Infrastruktur für die Sozialwissenschaften (agentische Workflows, KI-Features)   - Recherche von State-of-the-art wissenschaftlicher Literatur zu aktuellen Themen im Bereich Data Science, KI-Tools and der Schnittstelle zu sozialwissenschaftlicher Forschung - Eingeschriebenes Bachelor- (fortgeschritten) oder Masterstudium in Soziologie, Politikwissenschaft, Kommunikationswissenschaft, Linguistik, Informatik, Data Science oder einer verwandten Disziplin - Gute Kenntnisse in Python und/oder gute Kenntnisse in R mit der Bereitschaft sich in die jeweils andere Sprache grundständig einzuarbeiten - Interesse an der Verfolgung sozialwissenschaftlicher Fragestellungen mit computergestützten Methoden (Computational Social Science)  - Erste Erfahrungen mit der Implementierung von Data Science und KI-Anwendungen zur sozialwissenschaftlichen Analyse von digitalen Verhaltensdaten (e.g., Social Media Daten, Tracking-Daten) - Sehr gute Englischkenntnisse; Deutschkenntnisse sind von Vorteil - Ein interdisziplinäres und internationales Arbeitsumfeld mit einer freundlichen und kollegialen Atmosphäre sowie vielfältigen Möglichkeiten zur fachlichen und methodischen Profilbildung - Spannende Einblicke in die strategische und technische Entwicklung eines innovativen Serviceangebots zur Unterstützung der sozialwissenschaftlichen Forschung  - Sehr gute Bedingungen bei der Gestaltung von Arbeitszeiten, um Studium und SHK-Tätigkeit optimal zu vereinen - Flexible Arbeitszeiten und Regelungen zum mobilen Arbeiten - 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 an Christina Viehmann. Bei Fragen zum Bewerbungsprozess steht Ihnen Christine Laßmann per E-Mail Verfügung. Dann bewerben Sie sich bitte bis einschließlich 30.11.2026 über unser Online-Bewerbungsportal. Die Kennziffer lautet: SHK-CSS-40