Studentische Hilfskraft, Team German Microdata Lab (SHK_DRS_2026_009)

GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften ist eine von Bund und Ländern finanzierte, international tätige sozialwissenschaftliche Einrichtung der Leibniz-Gemeinschaft.

Studentische Hilfskraft

Die Beobachtung aktueller gesellschaftlicher Entwicklungen ist eine Kernaufgabe der Sozialwissenschaften. Die Abteilung Data and Research on Society unterstützt die Sozialforschung bei dieser Aufgabe, indem sie umfassende Daten und Tools zur Beschreibung und Analyse des sozialen Wandels bereitstellt.

Das German Microdata Lab (GML)wirkt als Schnittstelle zwischen empirischer Sozialforschung und amtlicher Statistik. Einerseits beinhaltet das eine enge Zusammenarbeit mit der amtlichen Statistik, andererseits das Einbringen inhaltlicher und methodischer Expertise in Beiräten und Gremien. Die methodische und inhaltliche Forschung des Teams stellt zudem die Grundlage für eine kompetente Nutzerberatung und Wissensvermittlung dar.

• Aufbereitung und Dokumentation von amtlichen Daten (Mikrozensus Scientific Use File), u.a. im Mikrodaten- Informationssystem MISSY
• Programmierung und Weiterentwicklung automatisierter Prozesse in Excel und/oder Python
• Bei Interesse: Umsetzung KI-basierter Automatisierungslösungen
• Unterstützung bei Forschungsarbeiten z.B. durch die Analyse von amtlichen Daten sowie Literaturrecherche und -beschaffung

• Sehr sorgfältige, zuverlässige und selbstständige Arbeitsweise
• Kenntnisse in mindestens einem Statistikprogramm (Stata, R, SPSS)
• Begeisterung für das Programmieren und idealerweise erste Erfahrungen in einer oder mehreren Programmiersprachen
• Gute Kenntnisse in MS Office (v.a. Word, Excel)
• Interesse an einer längerfristigen Beschäftigung
• Bachelor- oder Masterstudium in Sozialwissenschaften, Data Science, Informatik oder einem verwandten Fach
• Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift

• Abwechslungsreiche Tätigkeiten, die Einblicke in die Arbeit mit amtlichen Mikrodaten und aktuellen Forschungsprojekten bieten und zugleich die praktische Vertiefung von Kenntnissen in Datenanalyse, Programmierung und ggf. KI ermöglichen
• Möglichkeit zum Verfassen von Seminar- und Abschlussarbeiten
• 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

Für weitere Informationen zu den Aufgabengebieten wenden Sie sich bitte per E-Mail ([email protected]) oder Telefon 0621/1246-263 an Herr Dr. Tobias Roth. Bei Fragen zum Bewerbungsprozess steht Ihnen Michaela Kurtov per Email ([email protected]) zur Verfügung.

Dann bewerben Sie sich bitte bis einschließlich 17.05.2026 über unser Online-Bewerbungsportal.
Die Kennziffer lautet: SHK_DRS_2026_009