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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative bayesianische Methoden und arbeite an spannenden Forschungsprojekten.
- Arbeitgeber: Goethe-Universität Frankfurt am Main mit Fokus auf Gleichberechtigung und Vielfalt.
- Mitarbeitervorteile: Teilzeitstelle, Möglichkeit zur Dissertation und Zugang zu einem dynamischen Forschungsteam.
- Andere Informationen: Engagierte Unterstützung für deine Karriere in einem inspirierenden akademischen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Psychologie und trage zur Reproduzierbarkeit wissenschaftlicher Ergebnisse bei.
- Gewünschte Qualifikationen: Master in Psychologie oder verwandten Fächern und Kenntnisse in R oder Python erforderlich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
FB05 - Psychologie und Sportwissenschaften
Die Universität tritt für die Gleichberechtigung von Frauen und Männern ein und fordert deshalb nachdrücklich Frauen zur Bewerbung auf. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung und Befähigung vorrangig berücksichtigt. Beachten Sie bitte, dass die Bewerbungsunterlagen nicht zurückgeschickt werden. Im Rahmen des Bewerbungsverfahrens entstandene Kosten werden von der Goethe-Universität nicht erstattet.
Am Institut für Psychologie des Fachbereiches Psychologie und Sportwissenschaften der Goethe-Universität Frankfurt am Main ist in der Arbeitseinheit Pädagogische Psychologie mit Schwerpunkt Beratung, Diagnostik und Evaluation (Prof. Dr. Andreas Frey) zum nächstmöglichen Zeitpunkt die Stelle für eine*n Wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in (m/w/d) (E 13 TV-G-U, 75%-Teilzeit) befristet für die Dauer von 36 Monaten zu besetzen. Die Eingruppierung richtet sich nach den Tätigkeitsmerkmalen des für die Goethe‑Universität geltenden Tarifvertrages (TV-G-U).
Die Stelle ist im DFG-Projekt „Comparability-Based Informative Priors for Bayesian Replication in Structural Equation Modeling“ (CIBR-SEM) verortet. Das Projekt beschäftigt sich mit der Reproduzierbarkeit wissenschaftlicher Ergebnisse aus einer bayesianischen Perspektive. Konkret wird eine neue informative Prior‑Verteilung für bayesianische Strukturgleichungsmodelle entwickelt, empirisch erprobt und mittels eines R‑Pakets verfügbar gemacht. Ziel ist es, Methoden zu entwickeln, mit denen Unsicherheit über das Vorliegen psychologischer Effekte durch die Nutzung informativer Prior‑Verteilungen systematisch reduziert werden kann.
Aufgabengebiet umfasst:
- Mitarbeit an der Entwicklung einer neuen informativen Prior‑Verteilung im Rahmen bayesianischer Analysen
- Konzeption, Durchführung und Auswertung von Simulationsstudien zur Untersuchung und Evaluation der im Projekt entwickelten Methode
- Mitarbeit bei der Entwicklung und Dokumentation eines R‑Pakets
- Mitarbeit bei der Erstellung wissenschaftlicher Publikationen und Tagungsbeiträge
- Unterstützung beim Projektmanagement
- Mitarbeit an einer Metaanalyse zum Technologieakzeptanzmodell, einschließlich der Anwendung der neuen Methode in diesem Kontext
Die Arbeit an einer Qualifikationsarbeit (Dissertation) ist möglich und erwünscht.
Einstellungsvoraussetzungen:
Ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Diplom) der Psychologie oder angrenzender Fächer sowie nachgewiesene sehr gute Kenntnisse in den Bereichen quantitativer Forschungs- und Analysemethoden und statistischer Programmierung (R oder Python). Wünschenswert sind Erfahrungen mit bayesianischer Datenanalyse, Strukturgleichungsmodellierung sowie Open‑Science‑Praktiken.
Bewerbungen mit den üblichen Unterlagen senden Sie bitte bis zum ausschließlich per E‑Mail an: Dr. Christoph König.
Wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in (m/w/d) (E 13 TV-G-U, 75%-Teilzeit) Arbeitgeber: Goethe-Universität Frankfurt am Main
Kontaktperson:
Goethe-Universität Frankfurt am Main HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in (m/w/d) (E 13 TV-G-U, 75%-Teilzeit)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus deinem gewünschten Bereich in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – das kann dir wertvolle Einblicke geben.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine Antworten klar strukturierst. Denk daran, auch eigene Fragen zu stellen – das zeigt dein Interesse an der Stelle und dem Unternehmen!
✨Tipp Nummer 3
Zeig deine Leidenschaft für das Fachgebiet! Wenn du über deine bisherigen Projekte oder Studien sprichst, bringe deine Begeisterung rüber. Das bleibt im Gedächtnis und hebt dich von anderen Bewerbern ab.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, dass deine Bewerbung schnell gesehen wird. Und vergiss nicht, deine Unterlagen gut zu organisieren und alle geforderten Informationen bereitzustellen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in (m/w/d) (E 13 TV-G-U, 75%-Teilzeit)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erkläre, warum du dich für die Stelle interessierst und was dich motiviert, Teil unseres Teams zu werden.
Betone deine relevanten Erfahrungen: Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in quantitativen Methoden und statistischer Programmierung klar hervorhebst. Wenn du Erfahrung mit bayesianischer Datenanalyse oder Strukturgleichungsmodellierung hast, lass uns das wissen!
Struktur ist alles: Achte darauf, dass deine Bewerbungsunterlagen gut strukturiert sind. Verwende klare Überschriften und Absätze, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Ein übersichtliches Layout macht einen guten Eindruck!
Bewirb dich über unsere Website: Vergiss nicht, deine Bewerbung per E-Mail an Dr. Christoph König zu senden. Wir freuen uns darauf, deine Unterlagen zu sehen und mehr über dich zu erfahren. Viel Erfolg!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Goethe-Universität Frankfurt am Main vorbereitest
✨Verstehe das Projekt
Mach dich mit dem DFG-Projekt 'Comparability-Based Informative Priors for Bayesian Replication in Structural Equation Modeling' vertraut. Überlege dir, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zur Entwicklung der neuen informativen Prior-Verteilung beitragen können.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Studien, an denen du gearbeitet hast, die deine Kenntnisse in quantitativen Methoden und statistischer Programmierung (insbesondere R oder Python) demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele im Interview zu erläutern.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse am Projekt und an der Universität. Frage zum Beispiel nach den Herausforderungen, die das Team bei der Entwicklung des R-Pakets erwartet.
✨Zeige deine Leidenschaft für Forschung
Betone deine Begeisterung für die Psychologie und die Bedeutung von Reproduzierbarkeit in der Wissenschaft. Teile deine Gedanken zu Open-Science-Praktiken und wie du diese in deiner zukünftigen Arbeit umsetzen möchtest.