Stellendetails

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

Wir suchen zum 01.01.2027 für den Standort Köln in der Abteilung Computational Social Science (CSS), Team Data Science Methods eine*n

Wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in in Social Data Science

(Entgeltgruppe 13 TV-L, Arbeitszeit 100 %, befristet bis 31.05.2028)

Die Abteilung Computational Social Science (CSS) erhebt digitale Verhaltensdaten und stellt computerbasierte Methoden zur Erhebung und Analyse solcher Daten für die sozialwissenschaftliche Forschung bereit. Flankierend unterstützt sie Wissenschaftler*innen bei der Integration von digitalen Verhaltensdaten in ihre Forschungsdesigns. Forschungsschwerpunkte der Abteilung sind die Qualität digitaler Verhaltensdaten, die Entwicklung und Validierung von Computational Social Science Methoden sowie der Wandel digitaler Gesellschaften.

Die Stelle ist Teil des von der Leibniz-Gemeinschaft geförderten Projekts „Developing AI-Powered Survey Infrastructures to Enhance Resilience Research“, das wir gemeinsam mit dem Leibniz-Institut für Resilienzforschung (LIR) durchführen. Das Projekt zielt darauf ab, Umfragedaten durch den Einsatz von Large Language Models (LLMs) und digitalen Verhaltensdaten zu verbessern, mit Anwendungen im Feld der Resilienzforschung.

Ihr Aufgabengebiet:

• • Koordinierung des Projekts innerhalb von GESIS und mit externen Projektpartnern*innen
• • Leitung der Datenerhebung von Umfragen und Web Tracking-Daten (Web-Browsing-Daten) in Zusammenarbeit mit dem GESIS Panel.dbd
• • Anwendung von LLMs, z.B. Finetuning, Anwendung auf Umfragedaten und Web Tracking-Daten sowie Modellvalidierung
• • Integration und statistische Analyse multidimensionaler Daten (Web Tracking-Daten, Befragungsdaten, LLM-generierte Daten)
• • Veröffentlichungen mit den PIs des Projekts

Ihr Profil:

• • Hochschulabschluss (Master/ Diplom) und (weit fortgeschrittene) Promotion in einem für Computational Social Science relevanten Fach, wie angewandte Informatik, Politikwissenschaft, Kommunikationswissenschaft, Psychologie, Soziologie oder verwandte Disziplinen
• • (Erste) Begutachtete Veröffentlichungen
• • Expertise in der Arbeit mit LLMs für sie Simulation von Umfrageantworten
• • Ausgezeichnete Kenntnisse der quantitativen Datenanalyse in Python
• • Ausgezeichnete Englischkenntnisse in Wort und Schrift, Deutschkenntnisse sind von Vorteil

Wir bieten:

• • Ein spannendes, internationales Arbeitsumfeld für interdisziplinäre Forschung
• • Zugang zu einzigartigen digitalen Verhaltensdatensätzen, Umfragedaten und Cloud-Computing-Ressourcen innerhalb der Abteilung
• • Flexible Arbeitszeiten und Regelungen zum mobilen Arbeiten
• • Sehr gute Bedingungen für die Vereinbarkeit von Beruf und Familie u.a. durch Zuschüsse zur Betreuung von nicht schulpflichtigen Kindern
• • Ganzheitliches Betriebliches Gesundheitsmanagement und die vergünstigte Teilnahme am Sportprogramm der Uni
• • Großzügige Förderung Ihrer Altersvorsorge in Form einer Direktversicherung
• • Förderung Ihrer Kompetenzen durch Weiterbildungsmaßnahmen

Für weitere Informationen zu den Aufgabengebieten wenden Sie sich bitte per E-Mail () an Prof. Claudia Wagner. Bei Fragen zum Bewerbungsprozess steht Ihnen Christine Laßmann per Email () zur Verfügung.

Wir haben Ihr Interesse geweckt?

Dann bewerben Sie sich bitte bis einschließlich 20.10.2026 über unser Online-Bewerbungsportal.

Die Kennziffer lautet: CSS-126intern