Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle soziale Indikatoren mit textbasierten und räumlichen Daten für das DEPOPLAND-Projekt.
- Unternehmen: ETH Zürich, eine der weltweit führenden Universitäten mit einem interdisziplinären Team.
- Vorteile: Stimulierende Forschungsumgebung, hervorragende Arbeitsbedingungen und Möglichkeiten zur akademischen Entwicklung.
- Weitere Informationen: Enger Austausch mit Experten und internationale Networking-Möglichkeiten.
- Warum dieser Job: Arbeite an einem innovativen Projekt, das den Einfluss von ländlicher Abwanderung auf das Wohlbefinden untersucht.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in Geographie, Sozialwissenschaften oder verwandten Bereichen; Erfahrung in der Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Die Doktorandenstelle in der Entwicklung sozialer Indikatoren mit textbasierten und räumlichen Daten ist eine Vollzeitstelle in Zürich mit befristetem Vertrag.
Projekt Hintergrund: Die ländliche Abwanderung ist eine der prägendsten globalen Transformationen des 21. Jahrhunderts, mit tiefgreifenden Folgen für Ökosysteme und das menschliche Wohlbefinden. Das DEPOPLAND-Projekt zielt darauf ab, die erste systematische, globale Analyse ökologischer und sozialer Dynamiken in depopulierenden ländlichen Landschaften bereitzustellen, um Veränderungstrends und deren zugrunde liegende Treiber zu identifizieren. Das Projekt verfolgt einen integrierten und datengestützten Ansatz zur Analyse sozial-ökologischer Systeme, indem es verschiedene Datenquellen und fortschrittliche rechnergestützte Methoden kombiniert, um langfristige Dynamiken von Ökosystemen und menschlichem Wohlbefinden aufzudecken. Es ist hochgradig interdisziplinär und vereint Fachwissen aus Landschaftsökologie, physischer und menschlicher Geographie, Landnutzungssystemwissenschaft und computergestützter Linguistik und umfasst Mitarbeiter von ETH Zürich, der Universität Zürich sowie den Universitäten Kassel und Göttingen.
Stellenbeschreibung: Der Doktorand wird hauptsächlich an den Arbeitspaketen 1 und 3 arbeiten, mit dem Schwerpunkt auf der Modellierung und Analyse von Trajektorien des objektiven und subjektiven Wohlbefindens unter Verwendung räumlicher und computergestützter Textanalysen.
- Identifizierung schrumpfender und wachsender ländlicher Landschaften weltweit unter Verwendung großangelegter Bevölkerungsdatensätze und räumlicher Analysen
- Zusammenstellung, Harmonisierung und Analyse regionsspezifischer Zeitreihen objektiver und subjektiver Wohlbefindensindikatoren
- Entwicklung und Anwendung computergestützter Textanalyse-Workflows zur Ableitung räumlich und zeitlich expliziter Indikatoren des subjektiven Wohlbefindens aus großen textbasierten Datensätzen (z.B. globale Nachrichtenbanken wie GDELT oder andere Nachrichtenarchive)
- Entwurf und Implementierung von Modellen des maschinellen Lernens zur Analyse und Vorhersage von Wohlbefindensindikatoren
- Enge Zusammenarbeit mit anderen Projektmitgliedern (einschließlich eines zweiten Doktoranden, der an ökologischen Trajektorien arbeitet)
- Präsentation von Ergebnissen auf Konferenzen und Veröffentlichung in peer-reviewed Zeitschriften
Profil: Erforderliche Qualifikationen:
- Ein Master-Abschluss in Geographie, Sozialwissenschaften, Landschaftsplanung, Wirtschaft, Datenwissenschaft oder einem verwandten Bereich
- Starkes Interesse an der Forschung zum Wohlbefinden, sozialen Indikatoren oder Mensch-Umwelt-Interaktionen
- Erfahrung mit der computergestützten Analyse von Textdaten (z.B. natürliche Sprachverarbeitung, Text Mining oder computergestützte Sozialwissenschaft)
- Erfahrung mit räumlicher Datenanalyse und Programmierung (z.B. Python oder R)
- Ausgezeichnete Englischkenntnisse (schriftlich und mündlich) und starke Teamarbeitfähigkeiten
Zusätzliche Qualifikationen:
- Erfahrung mit großangelegten Datensätzen (z.B. Textkorpora, Ereignisdatenbanken oder geospatialen Daten)
- Erfahrung mit Umfragedaten oder Datensätzen zu sozialen Indikatoren
- Vertrautheit mit statistischen oder maschinellen Lernmethoden
- Kenntnisse über reproduzierbare Forschungspraktiken und Versionskontrolle
Wir bieten: Ein anregendes, interdisziplinäres Forschungsumfeld in einem dynamischen und internationalen Team, enge Zusammenarbeit mit führenden Experten in sozial-ökologischen Systemen, computergestützter Textanalyse und Wohlbefindensforschung, hervorragende Arbeitsbedingungen an der ETH Zürich, einer der weltweit führenden Universitäten, sowie Möglichkeiten zur akademischen Entwicklung, Veröffentlichung und internationalem Networking.
Wir schätzen Vielfalt und Nachhaltigkeit: Im Einklang mit unseren Werten fördert die ETH Zürich eine inklusive Kultur. Wir setzen uns für Chancengleichheit ein, schätzen Vielfalt und pflegen ein Arbeits- und Lernumfeld, in dem die Rechte und die Würde aller Mitarbeiter und Studierenden respektiert werden. Nachhaltigkeit ist ein Kernwert für uns – wir arbeiten konsequent auf eine klimaneutrale Zukunft hin.
Kontakt: Dr. Maarten J. van Strien
Doctoral position in social indicator development with text-based and spatial data Arbeitgeber: Immigration Policy Lab
ETH Zürich bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für Doktoranden, die an der Schnittstelle von sozialen und ökologischen Systemen forschen möchten. In einem dynamischen, interdisziplinären Team haben Sie die Möglichkeit, eng mit führenden Experten zusammenzuarbeiten und Ihre Forschungsergebnisse auf internationalen Konferenzen zu präsentieren. Die Universität fördert Vielfalt und Nachhaltigkeit und bietet exzellente Bedingungen für akademische Entwicklung und Networking.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Doctoral position in social indicator development with text-based and spatial data erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze jede Gelegenheit, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Besuche Konferenzen, Workshops oder lokale Meetups und sprich mit anderen Forschern und Fachleuten. Oft sind es persönliche Kontakte, die dir den entscheidenden Vorteil bei der Jobsuche verschaffen.
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass Stellenanzeigen veröffentlicht werden. Recherchiere Unternehmen und Projekte, die dich interessieren, und kontaktiere sie direkt. Zeige dein Interesse und frage nach möglichen Möglichkeiten, auch wenn gerade keine offenen Stellen ausgeschrieben sind.
✨Präsentiere deine Fähigkeiten!
Bereite eine kurze Präsentation oder ein Portfolio vor, das deine bisherigen Arbeiten und Projekte zeigt. Wenn du dich vorstellst, kannst du so konkret demonstrieren, was du kannst und wie du zum Team beitragen kannst. Das bleibt im Gedächtnis!
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du an der Doktorandenstelle interessiert bist, bewirb dich direkt über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung die richtige Anlaufstelle erreicht und du alle Informationen erhältst, die du brauchst. Lass uns gemeinsam an deiner Karriere arbeiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Doctoral position in social indicator development with text-based and spatial data mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!:Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Note und erzähle, warum du dich für das Thema der sozialen Indikatoren und die DEPOPLAND-Projektziele interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig!
Betone deine Fähigkeiten:Stell sicher, dass du deine Erfahrungen mit textbasierten und räumlichen Daten klar hervorhebst. Zeig uns, wie du Python oder R genutzt hast, um komplexe Analysen durchzuführen. Wir wollen sehen, dass du die nötigen Skills mitbringst!
Teamarbeit ist der Schlüssel:Da wir eng im Team arbeiten, ist es wichtig, dass du deine Teamfähigkeit betonst. Erzähl uns von Projekten, bei denen du erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast. Das zeigt, dass du gut ins Team passt!
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere Website einzureichen! So stellst du sicher, dass sie direkt bei uns landet und wir sie schnell bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Immigration Policy Lab vorbereitet
✨Verstehe das Projekt
Mach dich mit dem DEPOPLAND-Projekt vertraut. Informiere dich über die Ziele, Methoden und die interdisziplinäre Zusammenarbeit. Zeige im Interview, dass du die Bedeutung der Forschung verstehst und wie deine Fähigkeiten dazu beitragen können.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Kenntnisse in der Analyse von sozialen Indikatoren und räumlichen Daten demonstrieren. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie sie relevant für die ausgeschriebene Position sind.
✨Technische Fähigkeiten betonen
Stelle sicher, dass du deine Erfahrungen mit Programmiersprachen wie Python oder R sowie mit der Verarbeitung von Textdaten klar kommunizierst. Sei bereit, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Aufgaben zu lösen, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Teamarbeit hervorheben
Da enge Zusammenarbeit mit anderen Projektmitgliedern gefordert ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone deine Teamfähigkeit und wie du zur positiven Dynamik in einem interdisziplinären Team beitragen kannst.
