Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Konzepte zur Anonymisierung von Umfragedaten und arbeite an spannenden Forschungsprojekten.
- Unternehmen: GESIS – führendes Institut für Sozialwissenschaften mit internationalem Flair.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten und Unterstützung bei der Vereinbarkeit von Beruf und Familie.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit vielen interdisziplinären Kooperationsmöglichkeiten und exzellenten Weiterbildungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Sozialwissenschaften und arbeite an relevanten gesellschaftlichen Fragen.
- Qualifikationen: Master in Soziologie oder Politikwissenschaft, Erfahrung in Umfrageforschung und Kenntnisse in Stata/SPSS.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften ist eine von Bund und Ländern finanzierte, international tätige sozialwissenschaftliche Einrichtung der Leibniz-Gemeinschaft. Wir suchen zum 1. Oktober 2026 für den Standort Köln in der Abteilung Survey Data Curation, Team National Studies eine*n Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (Entgeltgruppe 13 TV-L, 100% Arbeitszeit, befristet vom 1. Oktober 2026 bis 31. Dezember 2026).
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.
Ihr Aufgabengebiet:
- Entwicklung eines Konzeptes zur Anonymisierung sensitiver Regionaldaten in sozialwissenschaftlichen Umfragen für die Bereitstellung im Remote Desktop
- Umsetzung des Anonymisierungskonzeptes an den betreffenden Umfragedaten
- Bewertung von Re-Identifikationsrisiken auf unterschiedlichen regionalen Gliederungsebenen
- Dokumentation des entwickelten Verfahrens nach sozialwissenschaftlichen Metadatenstandards (insbesondere DDI)
- Abstimmung mit den beteiligten Fachbereichen (z. B. Secure Data Center)
Ihr Profil:
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Diplom) in Soziologie, Politikwissenschaften oder einem verwandten sozialwissenschaftlichen Fach mit quantitativ-empirischem Schwerpunkt; Promotion von Vorteil
- Große Erfahrung in der Umfrageforschung sowie fundierte Kenntnisse über die Durchführung repräsentativer Umfragen
- Fortgeschrittene Kenntnisse in Stata und/oder SPSS; Kenntnisse in R und/oder Python erwünscht
- Ausgeprägte Kompetenzen im Bereich der regionalen Gliederungsebenen der Bundesrepublik Deutschland (z. B. Bundesländer, Regierungsbezirke, Kreise, Gemeinden/AGS)
Wir bieten:
- Mitarbeit in einem Referenzprojekt der deutschsprachigen Sozialwissenschaften (ALLBUS)
- Dynamisches wissenschaftliches Umfeld mit vielfältigen interdisziplinären Kooperationsmöglichkeiten (z.B. Computational Social Sciences)
- 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
Kontakt:
Für weitere Informationen zu den Aufgabengebieten wenden Sie sich bitte per E-Mail (pascal.siegers@gesis.org) oder Telefon 0221 47694 419 an Pascal Siegers. Bei Fragen zum Bewerbungsprozess steht Ihnen Franca Tosetti per Email (franca.tosetti@gesis.org) zur Verfügung.
Wir haben Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich bitte bis einschließlich 18.08.2026 über unser Online-Bewerbungsportal. Die Kennziffer lautet: SDC-33.
Über uns: GESIS ist eine der weltweit führenden Infrastruktureinrichtungen für die Sozialwissenschaften und steht Forscher*innen mit Expertise und Infrastrukturangeboten auf allen Ebenen ihrer Forschungsprojekte zur Seite. Wir tragen dazu bei, dass gesellschaftlich relevante Fragen auf der Basis belastbarer Daten, neuester wissenschaftlicher Methoden und Forschungsinformationen beantwortet werden können. Wir helfen bei der Studienplanung und der Datenerhebung, bieten qualitativ hochwertige Forschungsdaten, unterstützen bei der Datenaufbereitung und -analyse sowie schließlich bei der Archivierung der Daten.
GESIS unterstützt Sie dabei, sich weiter zu qualifizieren. Wir bieten unseren Mitarbeiter*innen ein breites Spektrum von Karrieremöglichkeiten in einer ansprechenden Arbeitsatmosphäre mit einem hohen Maß an Eigenverantwortung und Gestaltungsspielraum. Bei uns arbeiten Sie in einem internationalen Umfeld im Herzen von Mannheim und Köln 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. In Vollzeit ausgeschriebene Stellen können auch in Teilzeit besetzt werden. Als familienfreundlicher Arbeitgeber tragen wir seit 2010 das Zertifikat audit „berufundfamilie“.
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (SDC-33) Arbeitgeber: GESIS
GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften bietet ein dynamisches und internationales Arbeitsumfeld, das sich durch hervorragende Karrieremöglichkeiten in der Softwareentwicklung und Data Engineering auszeichnet. Mit flexiblen Arbeitszeiten, einer familienfreundlichen Kultur und umfassenden Weiterbildungsmaßnahmen unterstützt GESIS seine Mitarbeiter*innen dabei, ihre beruflichen Ziele zu erreichen und gleichzeitig eine ausgewogene Work-Life-Balance zu pflegen. Der Standort Köln ermöglicht zudem den Zugang zu einzigartigen Datensätzen und fördert den Austausch mit internationalen Fach- und Nutzercommunities.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (SDC-33) erhalten könntest
✨Einblicke in die Community
Schau dir lokale Veranstaltungen oder Workshops im Bereich Sozialarbeit an. Hier kannst du nicht nur Fachwissen sammeln, sondern auch potenzielle Arbeitgeber oder Mentoren kennenlernen, die dir bei deiner Karriere helfen können.
✨Kontakte zu relevanten Institutionen knüpfen
Nutze Netzwerke von sozialen Einrichtungen oder Verbänden, um Kontakt zu Personen aufzunehmen, die dir von offenen Stellen oder befristeten Projekten erzählen können. Oft werden Stellen nicht öffentlich ausgeschrieben!
✨Stell dich aktiv vor!
Wenn du für eine befristete Stelle im Bereich Sozialarbeit infrage kommst, zögere nicht, dich direkt in den Einrichtungen vorzustellen oder sogar vor Ort zu hospitieren. Ein persönliches Gespräch kann da viel mehr bewirken als nur eine Bewerbungsunterlage.
✨Bewirb dich über unsere Website
Hier bei StudySmarter unterstützen wir dich nicht nur bei der Jobsuche, sondern haben auch coole Stellenangebote im Bereich Sozialarbeit. Schau auf unserer Website vorbei und bewirb dich direkt bei GESIS, um Chancen auf spannende befristete Projekte zu nutzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (SDC-33) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeige deine Leidenschaft für die Sozialarbeit:In deinem Anschreiben solltest du unbedingt betonen, warum dir die Sozialarbeit am Herzen liegt. Erkläre, welche Erfahrungen dich dazu motiviert haben, in diesem Bereich zu arbeiten – das kann Praktika, Ehrenamt oder einfach persönliche Erlebnisse umfassen. Lass uns spüren, dass du wirklich für die Sache brennst!
Betone relevante Qualifikationen und Weiterbildungen:Du solltest alle relevanten Abschlüsse und Zertifikate, die du im Bereich Sozialarbeit hast, gut sichtbar in deinem Lebenslauf platzieren. Egal, ob es sich um ein Studium der Sozialpädagogik oder spezifische Fortbildungen handelt – wir interessieren uns für deine fachliche Qualifikation und wie sie zu den Anforderungen bei GESIS passt.
Flexibilität und Teamgeist hervorheben:Da es sich um eine befristete Stelle handelt, ist es besonders wichtig, in deinem Lebenslauf und Anschreiben zu zeigen, dass du flexibel und teamorientiert bist. Nenne Beispiele aus vergangenen Erfahrungen, wo du in einem Team gearbeitet hast und dich schnell auf neue Herausforderungen eingestellt hast – das gibt uns Vertrauen in deine Einsatzmöglichkeiten.
Sei authentisch und zeige, was dich ausmacht:In der Sozialarbeit geht es auch um persönliche Geschichten und Charaktere. Erzähl uns etwas über dich – was motiviert dich, was sind deine Stärken und was möchtest du in dieser befristeten Position erreichen? Ein bisschen Persönlichkeit hilft uns, dich besser kennenzulernen und macht deine Bewerbung einzigartig!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei GESIS vorbereitet
✨Verstehe die Bedürfnisse deiner Klienten
In der Sozialarbeit geht es darum, den Menschen zu helfen. Mach dich mit den spezifischen Herausforderungen vertraut, denen die Klienten in GESIS gegenüberstehen. Sei bereit, konkrete Beispiele dafür zu nennen, wie du in der Vergangenheit auf ähnliche Situationen reagiert hast.
✨Bereite dich auf Fallstudien vor
Im Vorstellungsgespräch könntest du mit realen Fallstudien konfrontiert werden. Übe, wie du Probleme bewerten und Lösungen entwickeln kannst. Das zeigt, dass du die Fähigkeit hast, unter Druck zu denken und kreativ zu arbeiten – eine wichtige Fähigkeit in der Sozialarbeit.
✨Zeige deine Lernbereitschaft
Da es sich um eine befristete Stelle handelt, ist es wichtig zu zeigen, dass du schnell lernen und dich anpassen kannst. Sprich darüber, wie du in der Vergangenheit neue Fähigkeiten erworben hast, oder stelle Fragen zu möglichen Schulungen bei GESIS.
✨Lebendige Kommunikation ist der Schlüssel
Sozialarbeit erfordert exzellente Kommunikationsfähigkeiten. Bereite dich darauf vor, deine Vorgehensweise bei der Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern zu erläutern. Überlege, wie du Themen wie Konfliktlösung oder Teamarbeit in deinen Antworten klar und überzeugend vermitteln kannst.
