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Teamleiter / Senior Researcher (m/w/d) für Transparent Analytics und Open Science
GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften ist eine von Bund und Ländern finanzierte, international tätige sozialwissenschaftliche Einrichtung der Leibniz-Gemeinschaft.
Wir suchen zum nächstmöglichen Termin für den Standort Köln in der Abteilung Computational Social Science (CSS) eine*n
Teamleiter*in (Senior Researcher) für Transparent Analytics und Open Science
(Entgeltgruppe 14 TV-L, 100% Arbeitszeit, zunächst 4 Jahre befristet mit Möglichkeit zur Entfristung)
GESIS richtet sich strategisch neu aus und wächst: Digitale Verhaltensdaten werden zukünftig ein Schwerpunkt unserer Aktivitäten sein. Ziel ist der abteilungsübergreifende Aufbau neuer Erhebungs-, Aufbereitungs-, Analyse-, und Archivierungsinfrastrukturen, sowie die Forschung zu aktuellen gesellschaftspolitischen Themen mit neuen Datentypen und Methoden.
Die interdisziplinär und international zusammengesetzte Abteilung Computational Social Science (CSS) widmet sich der Erforschung soziokultureller Phänomene und Aspekten einer digitalen Gesellschaft. Hierzu kommen neue Datenerhebungen (z.B. Web Data Collection, Web Tracking, Smartphone Apps) sowie verschiedene Analysemethoden (z.B. Machine Learning, Netzwerkanalyse, Text und Data Mining) zum Einsatz.
Im Rahmen der strategischen Erweiterung von GESIS bieten wir einer*m erfahrenen Wissenschaftler*in die Möglichkeit, eine führende Rolle bei der Koordination und Durchführung von innovativer Forschung und Infrastrukturentwicklung zu übernehmen, die darauf abzielt, digitale Verhaltensdaten für interdisziplinäre Forschungsfragen offen und nachhaltig zu nutzen und computerbasierte Methoden interpretierbar, erklärbar und zugänglich zu machen.
Ihr Aufgabengebiet:
Aufbau und Leitung eines interdisziplinären Forschungsteams von Postdocs und Doktorand*innen mit dem Ziel, computergestützte Methoden für Sozialwissenschaftler*innen bereitzustellen, interpretierbar
und erklärbar zu machen und im Hinblick auf unterschiedliche Kriterien zu evaluieren
Weiterentwicklung des Angebotsportfolios der Abteilung Computational Social Science und Zusammenarbeit mit anderen GESIS-Abteilungen in der Entwicklung innovativer Open Science Services im Kontext digitaler Verhaltensdaten
Durchführung von Spitzenforschung im Bereich Computational Social Science und Entwicklung einer Forschungsagenda für das Team
Einwerbung von Drittmitteln mit Fokus auf Forschung und forschungsbasierte Services
Aktive Einbindung in Forschungscommunities, Aufbau von Netzwerken, Teilnahme an wissenschaftlichen Veranstaltungen und Konferenzen
GESIS bietet ein spannendes Arbeitsumfeld für interdisziplinäre Forschung an der Schnittstelle zwischen Sozialwissenschaften und Informatik. Als Infrastruktureinrichtung fördern wir sozialwissenschaftliche Forschung und kooperieren mit namhaften internationalen Forschungsinstitutionen.
GESIS unterstützt Sie dabei, sich weiter zu qualifizieren. Wir bieten unseren Mitarbeiter*innen ein breites Spektrum von Karrieremöglichkeiten in einer ansprechenden Arbeitsatmosphäre mit einem hohen Maß an Eigenverantwortung und Gestaltungsspielraum. Bei uns arbeiten Sie in einem internationalen Umfeld im Herzen Kölns und profitieren von einer flexiblen Arbeitsumgebung sowie internen und externen Netzwerken.
GESIS gewährleistet die Beachtung der Schwerbehindertenrichtlinien und fördert die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern. Die Stellen können auch in Teilzeit besetzt werden.
Als familienfreundlicher Arbeitgeber tragen wir seit 2010 das Zertifikat audit „berufundfamilie“.
Weitere Informationen zur Arbeit bei GESIS finden Sie hier.
Ihr Profil:
Promotion in einem für Computational Social Science relevanten Gebiet wie beispielsweise angewandte Informatik, Statistik, Physik, Psychologie, Soziologie, Politikwissenschaft, Kommunikationswissenschaft oder einer verwandten Disziplin
Ausgeprägtes Forschungsprofil im Bereich Computational Social Science unter Einsatz relevanter Methoden wie z.B.: Maschinelles Lernen, Data/Text Mining, Natural Language Processing oder Netzwerkanalyse
Eigeninitiative und/oder Forschung im Bereich Open Science (speziell Open Methodology, Open Access oder Open Source) mit z.B. gut sichtbaren Veröffentlichungen von Methoden und Code auf einschlägigen Plattformen, Entwicklung von Tools oder methodischen Trainings
Hohe Kommunikationskompetenz und sehr gute Englischkenntnisse (in Wort und Schrift); Deutschkenntnisse sind wünschenswert
Erfahrung in der Leitung von internationalen und/oder interdisziplinären Forschungsteams oder Projekten ist von Vorteil
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