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Wissenschaftlich*e Mitarbeiter*in (PostDoc) im Bereich geokodierte Wahldaten (SDC-34)

Gesis
🇩🇪 Germany
On-site
2 days ago
  • SIE

Not enough detail in this posting to match

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


Wir suchen zum1. Januar 2027 für den StandortKöln in der Abteilung Survey Data Curation, Team Survey Data Augmentation, eine*n
 

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (PostDoc) für geokodierte Wahldaten

(Entgeltgruppe 13 TV-L, 100% Arbeitszeit,  befristet auf 3 Jahre)


Die Abteilung „Survey Data Curation“ bereitet sozialwissenschaftliche Forschungsdaten fast aller Art für Sekundärnutzungen auf, um die soziologische und politikwissenschaftliche Forschung besonders im Hinblick auf räumlich und zeitlich vergleichende Analysen zu unterstützen. Darunter sind lang-laufende nationale (z.B. ALLBUS, GLES) und internationale (z.B. ISSP, CSES) Umfrageprogramme, die besonders sorgfältig dokumentiert werden. Ein Schwerpunkt der Arbeiten ist die Erstellung von Trendfiles und die Verknüpfung mit Kontext- und Geodaten. „Electoral Spaces“ ist ein Projekt unseres Teams „Survey Data Augmentation“, das eine Forschungsdateninfrastruktur entwickelt, um geokodierte Wahldaten besser auffindbar, zugänglicher, interoperabel und wiederverwendbar zu machen.

  • Leitung der Entwicklung von Tools zur Datenkuratierung, -validierung und räumlichen Aggregation für geokodierte Wahldaten unter Verwendung der Statistiksoftware R
  • Entwicklung eines Frameworks zur Klärung rechtlicher, ethischer und lizenzrechtlicher Bedingungen für die Bereitstellung und Wiederverwendung von Daten
  • Unterstützung der Projektleitung bei der Koordination des Gesamtprojekts sowie bei der Verwaltung von Projektwissen
  • Erstellung von Benutzerdokumentationen, Schulungsmaterialien und öffentlichen Schnittstellen für die Infrastruktur
  • Durchführung methodischer oder angewandter Forschung zur Darstellung des Mehrwerts der Infrastruktur
  • Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) sowie eine abgeschlossene Promotion in Politikwissenschaft, quantitativer Sozialwissenschaft, räumlicher Datenwissenschaft oder einem verwandten Fachgebiet
  • Fundierte Fachkenntnisse in den Bereichen Integration von Längsschnitt- und räumlichen Daten, Provenienzdokumentation und reproduzierbaren Arbeitsabläufen
  • Sicherer Umgang mit der Programmierung und Verwaltung räumlicher Datensätze in R sowie Erfahrung mit Versionskontrolle und Standards zur Datenkuratierung
  • Nachweisbare Beiträge zur empirischen Forschung und zur Schaffung wissenschaftlicher Innovationen mithilfe von Dateninfrastruktur
  • Sehr gute Englischkenntnisse
  • Die Möglichkeit, einen Beitrag zu einer Forschungsdateninfrastruktur zu leisten, die erheblichen Einfluss auf die Zukunft der Demokratieforschung haben soll
  • Arbeit in einem integrierten aber flexiblen Team von quantitativen Sozialwissenschaftler*innen mit Synergien zwischen Projekten zur Anreicherung von Umfragedaten, spezialisiert auf Geodaten und Demokratie
  • 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 perE-Mail anSebastian Ziaja (sebastian.ziaja@gesis.org). Bei Fragen zum Bewerbungsprozess steht Ihnen Christine Laßmann via E-Mail (christine.lassmann@gesis.org).Dann bewerben Sie sich bitte bis einschließlich 2. Oktober 2026 mit Motivationsschreiben, Lebenslauf und Schriftprobe über unser Online-Bewerbungsportal.
Die Kennziffer lautet:SDC-34

Wissenschaftlich*e Mitarbeiter*in (PostDoc) im Bereich geokodierte Wahldaten (SDC-34) · Gesis

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