Studentische Hilfskraft (Master), Team Assessing Survey Data Quality (DE/EN) (SHK_SDM_2026_024)

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

Wir suchen zum zum nächstmöglichen Zeitpunkt für den Standort Mannheim in der AbteilungSurvey Design & Methodology (SDM), Team Assessing Survey Data Quality eine

Studentische Hilfskraft (Master)

(16,09€ Stundenlohn, 10 Wochenstunden, befristet)

Die Abteilung [Survey Design and Methodology (SDM)](https://www.gesis.org/institut/abteilungen/survey-design-and-methodology/) verfügt durch eigene Forschung und langjährige Erfahrung in der Beratung und Durchführung renommierter Umfrageprojekte über national wie international anerkannte Fachkompetenz im Bereich der Umfragemethodik. Das Team****[Assessing Survey Data Quality (ASDQ)](https://www.gesis.org/institut/ueber-uns/mitarbeitendenverzeichnis/orga/tiles/6/88?cHash=bed568c098864cd48086ba9153d59c32) berät Forschende zur Qualität von Umfrage- und ergänzenden Daten und entwickelt Indikatoren, Empfehlungen, Anwendungen für Datenqualitätsanalysen und Schulungsmaterialien für Sozialwissenschaftler*innen. In dieser Rolle werden Sie das Projekt „Evaluating Synthetic Data Quality“ (SYNQ) dabei unterstützen, eine programmatische Pipeline zur Qualitätsevaluation KI-generierter Umfragedaten zu erstellen.

• Co-Entwicklung einer Analysepipeline in R oder Python als Kombination existierender Pakete und der Entwicklung neuer Workflows
• Erhebung, Aufbereitung, und Analyse (KI-generierter) Umfragedaten
• Literatur- und Softwarerecherche zur Evaluation von In-Silico-Samples und Metriken zur Qualitätsevaluation
• Vorbereiten von Dokumentation und Präsentationen
• Unterstützung bei administrativen Tätigkeiten im Bereich KI-bezogener Umfrageforschung und -angebote

• Sehr gute Programmierfähigkeiten (in R; Erfahrung mit Python ist von Vorteil)
• Gute Kenntnisse statistischer Konzepte und Methoden (Theorie und praktische Anwendung)
• Erfahrung in der Aufbereitung und Analyse von sozialwissenschaftlichen Daten
• Eine zuverlässige, gründliche Arbeitsweise und selbstständige Problemlösungsfähigkeit
• Gute Englischkenntnisse (in Wort und Schrift; gute Deutschkenntnisse sind von Vorteil)

• Arbeit an einem hochaktuellen, innovativen Thema an der Schnittstelle zwischen KI und Umfragedatenqualität
• Flexible Arbeitszeiten und Regelungen zum mobilen Arbeiten
• Sehr gute Bedingungen für die Vereinbarkeit von Beruf und Familie
• Ganzheitliches Betriebliches Gesundheitsmanagement und die vergünstigte Teilnahme am Sportprogramm der Uni
• Förderung Ihrer Kompetenzen durch Weiterbildungsmaßnahmen durch GESIS Training

Für weitere Informationen zu den Aufgabengebieten wenden Sie sich bitte per E-Mail ([leah.vonderheyde@gesis.org](mailto:leah.vonderheyde@gesis.org)) an Dr. Leah von der Heyde. Bei Fragen zum Bewerbungsprozess steht Ihnen Michalea Kurtov per E-Mail ([michaela.kurtov@gesis.org](mailto:michaela.kurtov@gesis.org)) zur Verfügung. Dann** bewerben Sie sich bitte über unser Online-Bewerbungsportal. Bewerbungen werden laufend gesichtet** , daher zögern Sie nicht mit Ihrer Bewerbung!

Die Kennziffer lautet: SHK_SDM_2026_024