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Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) Abteilung Computational Social Science (CSS)
Veröffentlicht am
Bewerbungsfrist
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) eine*n
Für weitere Informationen zu den Anforderungen oder Aufgabengebieten wenden Sie sich bitte an Dr. Fabian Flöck per E-Mail. Bei Fragen zum Bewerbungsprozess steht Ihnen Alissa Vogt per E-Mail zur Verfügung.
Wir haben Ihr Interesse geweckt?
Dann bewerben Sie sich bitte bis einschließlich 03.02.2021 über unser Online-Bewerbungsportal. Die Kennziffer lautet: CSS-56
Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt für den Standort Köln in der Abteilung Computational Social Science (CSS) eine*n
Wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in
(Entgeltgruppe 13 TV-L, 100% Arbeitszeit, befristet auf vier Jahre)
Computational Social Science (CSS) stellt einen neuen Bereich der Wissenschaft dar, in dem soziokulturelle Phänomene mit Hilfe von neuartigen Datentypen und Technologien untersucht werden.
Ihr Aufgabengebiet:
- Forschung an Themenfeldern in Computational Social Science, speziell in den Themenbereichen Data Mining, Social Network Analysis, Maschinelles Lernen und probabilistische Modelle, Topic Models und Natural Language Processing
- Konzeptualisierung, Entwicklung, Anwendung und Evaluation von Analysemethoden für Web-Tracking-Daten
- Vergleich und Exploration von automatischen Methoden für demographische Inferenz
- Entwicklung von Guidelines und Lehrmaterialien für die Implementation von Analysemethoden basierend auf Jupyter Notebooks (für https://notebooks.gesis.org)
- Abgeschlossene (oder kurz bevorstehende) Promotion in Informatik, Sozialwissenschaften, angewandter Physik, angewandter Mathematik oder einer verwandten Disziplin
- Interesse an der Arbeit mit digitalen Verhaltensdaten, z.B. aus sozialen Medien, sowie an der Erforschung von sozialen Systemen und ihrer Modellierung
- Gute Programmierkenntnisse in Sprachen mit Bezug zu Data Science (R, Python, Java, etc.) und die Fähigkeit, Lehrmaterialien vorzugsweise in Jupyter Notebooks zu konzipieren und zu entwickeln
- Forschungserfahrung in einem oder mehreren der o.g. Gebiete ist wünschenswert
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 an-sprechenden 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 Stelle kann 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.
GESIS unterstützt Sie dabei, sich weiter zu qualifizieren. Wir bieten unseren Mitarbeiter*innen ein breites Spektrum von Karrieremöglichkeiten in einer an-sprechenden 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 Stelle kann 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.
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