2025 für den Standort Köln in der Abteilung Computational Social Science (CSS), Team Tansparent Social Analytics eine*n Postdoc in Computational Social Science (Entgeltgruppe 13 TV-L, Arbeitszeit 100%, zunächst für 4 Jahre mit Möglichkeit auf Entfristung) 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. Ziel des Teams Transparent Social Analytics ist es, Erhebungs-, Vorverarbeitungs- und Analysemethoden für digitale Verhaltensdaten zugänglich und transparent zu machen sowie computergestützte sozialwissenschaftliche Forschung reproduzierbar zu gestalten. IHR AUFGABENGEBIET: Mitarbeit in einem interdisziplinären Team, das sich mit der Entwicklung von innovativen Open Science-Services für digitale Verhaltensdaten befasst Entwicklung von computerbasierten Methoden zur Sammlung, Verarbeitung, Analyse und Ergebnisevaluation von komplexen, unstrukturierten Daten für sozialwissenschaftliche Fragestellungen Verantwortung für inhaltliche und operative Weiterentwicklung eines CSS-Infrastrukturangebots für die Sozialwissenschaften - mit Fokus auf nutzungsfreundlichem Design, zielgruppenspezifischer Aufbereitung und Begleitung des strategischen Ausbaus Eigenständige Forschung im Bereich Computational Social Science Einwerbung von Drittmitteln für Forschung und forschungsbasierte Services IHR PROFIL: Promotion und wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Diplom, Master oder ähnlich) in einem für Computational Social Science relevanten Feld, z.B. in angewandter Informatik, Statistik, Politikwissenschaften, Kommunikationswissenschaften, Psychologie, Soziologie oder verwandte Disziplinen International sichtbares Forschungsprofil in Computational Social Science und etablierte internationale Vernetzung in den für CSS relevanten Forschungscommunities Erfahrung in der Entwicklung von Open-Source-Anwendungen für sozialwissenschaftliche Fragestellungen und Kenntnisse sowie Erfahrung in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: Open Science, Web Scraping, Künstliche Intelligenz/Large Language Models, multimodale Datenanalyse mit R und/oder Python Erfahrung mit und Interesse an der Arbeit an CSS-Infrastrukturprojekten sind von Vorteil Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift WIR BIETEN: Ein internationales und interdisziplinäres Arbeitsumfeld, das Sie auch bei der Entwicklung Ihres eigenen Forschungsprofils unterstützt Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit von bis zu 60% mobilem Arbeiten innerhalb von Deutschland 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 (Christina.August 2025 über unser Online-Bewerbungsportal.. Die Kennziffer lautet: CSS-111 ÜBER UNS Entdecken Sie, was es heißt, Teil von GESIS zu sein - hier geht's zu unserem Recruiting-Film! 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 bieten unseren Mitarbeiter*innen ein breites Spektrum von Karrieremöglichkeiten in einer ansprechenden Arbeitsatmosphäre mit einem hohen Maß an Eigenverantwortung und Gestaltungsspielraum. 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. Politik Informatik Soziologie Medien, Kommunikation, Informationsmanagement Psychologie, Psychotherapie Postdoc Forschung & Entwicklung Forschungseinrichtung Teilzeit Vollzeit