Data Scientist im Bereich Academic Analytics und evidenzbasierte Hochschulentwicklung 1

Universität Wien

Job Beschreibung:

An der Universität Wien arbeiten über 10.000 Persönlichkeiten gemeinsam an den großen Fragen der Zukunft. Davon sind rund 7.500 in der Wissenschaft und Lehre beschäftigt, weitere 2.900 in der Administration und Organisation. Wir suchen einen*eine 

Data Scientist im Bereich Academic Analytics

Das Center for Teaching and Learning (CTL) der Universität Wien unterstützt Lehrende und Studierende bei der Gestaltung erfolgreicher Lehr- und Lernprozesse. Im Bereich „Academic Analytics und evidenzbasierte Hochschulentwicklung“ suchen wir eine*n Data Scientist*in zur Analyse institutioneller Daten mit Fokus auf Studienerfolg. Wenn Sie analytisches Denken, eine strukturierte Arbeitsweise und sehr gute Kommunikations-Skills miteinander verbinden können, erwartet Sie ein vielseitiges Aufgabenfeld in einem engagierten Team mit freundlichem Arbeitsklima.
Diese Stelle ist für 24 Monate befristet, mit Option auf (vorzeitige) Entfristung. Gewünschter Dienstantritt ist so bald als möglich.

Ihr persönlicher Wirkungsraum:

Zusammen mit einem Team von Expert*innen arbeiten Sie in einem herausfordernden Aufgabengebiet. Sie übernehmen eigenverantwortlich Aufgaben im Bereich Academic Analytics und leisten damit einen wichtigen Beitrag zur evidenzbasierten Hochschulentwicklung. Sie sind eingebettet in ein Team, das für einen wertschätzenden Umgang und konstruktive Zusammenarbeit steht.

Sie setzen Ihre ausgereiften statistischen und methodischen Kenntnisse zur Durchführung von Datenanalysen ein und Sie bereiten evidenzbasierte Entscheidungsgrundlagen für unterschiedliche Stakeholder (wie z.B. Rektorat oder Fakultäten) auf. Darüber hinaus erarbeiten Sie praxistaugliche Maßnahmenvorschläge, wie z. B. das Ableiten spezifischer Maßnahmen für Studierende und beschäftigen sich mit der Wirkungsüberprüfung gesetzter Maßnahmen.

Zudem gestalten Sie die Weiterentwicklung der Dateninfrastruktur aktiv mit (z. B. Etablierung neuer Datenschnittstellen zwischen den datenführenden Systemen und R) und optimieren bestehende Berichte mit der statistischen Programmiersprache R.

Sie kommunizieren mit unterschiedlichen (datenführenden und -verarbeitenden) Abteilungen, Entscheidungsträger*innen an den Fakultäten und Zentren sowie dem Vizerektorat für Lehre. Zudem beteiligen sich regelmäßig am fachlichen Austausch in internen und externen Wissensnetzwerken

Das machen Sie konkret:

• Sie formulieren empirisch überprüfbare Fragestellungen und führen eigenständig Analysen zu hochschulrelevanten Themen (z. B. Studienerfolg) auf Basis institutioneller Daten durch.
• Sie erstellen und optimieren automatisierte Reports in R.
• Sie entwickeln eigenständig aussagekräftige Visualisierungen für die Darstellung komplexer Daten und bereiten Analyseergebnisse verständlich und zielgruppenadäquat auf.
• Sie wirken proaktiv an der Weiterentwicklung der Dateninfrastruktur (neue Quellen und Schnittstellen) sowie am Aufbau eines systematischen Wirkungsmonitorings mit.
• Sie präsentieren institutionelle Erkenntnisse auf wissenschaftlichen Veranstaltungen und in Fachpublikationen und wirken proaktiv an der Einbindung aktueller (inter-)nationaler Forschung mit.
• Sie koordinieren und begleiten Projekte zur strategischen und nachhaltigen Weiterentwicklung der Lehre.

Das bringen Sie mit:

• Abgeschlossenes Doktorats-/ Master- oder Magisterstudium im sozial- oder naturwissenschaftlichen Bereich mit quantitativem Schwerpunkt (z.B. Psychologie, Soziologie, Statistik, Data Science).
• Exzellente Programmierkenntnisse der Statistiksoftware R (Datenanalyse, Reporting, Visualisierung). Zertifikat als Nachweis der Qualifikation von Vorteil.
• Exzellente statistische Kenntnisse.
• Fundierte Erfahrung im Umgang mit großen Datenmengen.
• Deutschkenntnisse mind. auf Niveau C1.
• Erfahrung in der Aufbereitung und Präsentation/Kommunikation komplexer Analyseergebnisse für unterschiedliche Zielgruppen.
• Kenntnisse der empirischen und/oder Evaluationsforschung zur Wirkungsüberprüfung von Maßnahmen.
• Erfahrung in eigenverantwortlicher Projektarbeit.

Von Vorteil:

• Erfahrungen mit automatisiertem Reporting mit der Statistiksoftware R (rmarkdown, quarto, …)
• Kenntnisse weiterer Programmiersprachen (bspw. Python)
• Fachwissen zum Thema Studienerfolg aus der Hochschulforschung oder einer verwandten Disziplin
• Kenntnisse zu relationalen Datenbanken und Programmierkenntnisse SQL
• Kenntnisse universitärer Strukturen und Abläufe

Das gehört zu Ihrer Persönlichkeit:

• Gewissenhafte,verlässliche und konstruktive Arbeitsweise, auch in arbeitsintensiven Phasen.
• Teamfähigkeit und wertschätzende Kommunikation.
• Freude an der Erstellung neuer Visualisierungen und der Anwendung neuer (statistischer) Methoden.
• Fähigkeit, Abläufe selbstständig zu planen und termingerecht durchzuführen.

Das bieten wir Ihnen:

• Team mit angenehmem Arbeitsklima
• Flexibilität: flexible Arbeitszeiten und Möglichkeit zum Home-Office nach Regelungen der Uni Wien
• Betriebliche Gesundheitsförderung (Impfaktionen, günstigere Tarife bei Sportkursen, Arbeitsmedizin, Arbeitspsychologie, uvm.)
• Soziale Events wie Betriebsausflüge und Weihnachtsfeiern
• Persönliches Wachstum durch Weiterbildungen, Workshops, Konferenzen
• Faires Gehalt: Einstufung gemäß Kollektivvertrag / Gehaltsschema für das allgemeine Universitätspersonal, Verwendungsgruppe IVa. Das Grundgehalt von EUR 3.390,30 (auf Basis Vollzeit) erhöht sich, wenn wir Berufserfahrungen anrechnen können.

So einfach bewerben Sie sich:

• Mit Lebenslauf und kurzem Motivationsschreiben
• Abschlusszeugnis Ihrer Qualifikation (z.B. Lehrabschluss, Matura, Studium etc.)
• Über unser Jobportal / Jetzt Bewerben-Button 

Bei inhaltlichen Fragen kontaktieren Sie bitte:

Gisela Kriegler-Kastelic

gisela.kriegler@univie.ac.at

Wir freuen uns über neue Persönlichkeiten in unserem Team! 
Die Universität Wien betreibt eine antidiskriminatorische Anstellungspolitik und legt Wert auf Chancengleichheit, Frauenförderung und Diversität. Wir streben eine Erhöhung des Frauenanteils beim wissenschaftlichen und allgemeinen Universitätspersonal insbesondere in Leitungsfunktionen an und fordern daher qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung auf. Bei gleicher Qualifikation werden Frauen vorrangig aufgenommen.
 

Universität Wien. Raum für Persönlichkeiten. Seit 1365.

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Bewerbungsfrist: 17.10.2025

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