Studentische Hilfskraft
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. Im Rahmen des DFG-geförderten Projekts ENCONOBS werden Nonresponse und Nonresponse Bias in mehreren selbst-administrierten Panels untersucht. In einem Experiment wird evaluiert, wie sich die Panelteilnahme steigern lässt.
Ihr Aufgabengebiet:
- Unterstützung der Arbeiten im ENCONOBS-Projekt
- Aufbereitung von Datensätzen (in R)
- Unterstützung der Analyse der Experimentaldaten (in R)
- Aufbereitung von Analyseergebnissen (in R)
- Literaturrecherche und Literaturbeschaffung
Ihr Profil:
- Fortgeschrittenes Studium in den Sozial-, Politik- oder Wirtschaftswissenschaften, Psychologie, Data Science, Statistik o. ä.
- Sehr gute Kenntnisse in der Statistiksoftware R
- Kenntnisse in Python sind von Vorteil
- Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
- Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Hohes Maß an Zuverlässigkeit, Selbständigkeit und Gründlichkeit
- Spaß an der Arbeit im Team
Wir bieten:
- Einblick in die wissenschaftliche Arbeit an einem Forschungsinstitut
- Praktische Erfahrung in der Evaluation von Datenqualität und Entwicklung von Maßnahmen zu deren Steigerung
- 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
Kontakt
Für weitere Informationen zu den Aufgabengebieten wenden Sie sich bitte per E-Mail (julian.diefenbacher@gesis.org) oder Tel. 0621/1246-482 an Julian Diefenbacher. Bei Fragen zum Bewerbungsprozess steht Ihnen Michaela Kurtov per E-Mail (michaela.kurtov@gesis.org) zur Verfügung.
Wir haben Ihr Interesse geweckt?
Dann bewerben Sie sich bitte bis einschließlich 26.04.2026 über unser Online-Bewerbungsportal.
Die Kennziffer lautet: SHK_SDM_2026_008
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