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Open nowPosted 8 days ago

Studentische Hilfskraft, Team Transparent Social Analytics (SHK-CSS-39)

GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften e.V.10 open roles

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Köln
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From $25 per CV, paid once. No subscription.

Your applicationOpen nowStudentische Hilfskraft, Team Transparent Social Analytics (SHK-CSS-39)GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften e.V. · Köln

  1. YouYes, apply to this one.

  2. CV RocketCV written for this posting.

  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

  4. CV RocketApplied on GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften e.V.'s own form.

The reply lands in your private mailbox

3×more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

The clock on this job

Early applications get read.

12.4% of postings close within 7 days. Measured by our own scanner across the market. GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften e.V. postings stay open a median of 2 days.

Share of postings closed within
  1. 2.1%1 day
  2. 4.5%3 days
  3. 12.4%7 days
  4. 20.0%14 days
  5. 35.5%30 days
  6. 58.6%60 days
This job: posted 8 days ago

GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften e.V. median: 2 days open

The posting

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

Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt für den Standort Köln in der Abteilung Computational Social Science (CSS), Team Transparent Social Analytics eine

Studentische Hilfskraft (15,20 € / 16,09 € Stundenlohn, bis zu 10 Wochenstunden, befristet)

Die Abteilung Computational Social Science (CSS) erhebt digitale Verhaltensdaten und stellt computerbasierte Methoden zur Erhebung und Analyse solcher Daten für die sozial-wissenschaftliche 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.

Das BMFTR‑geförderte Verbundprojekt WIEGE („Wiederholt getäuscht“) untersucht, wie wiederholte, plattformübergreifende politische Desinformation (PPD) den Medienalltag Jugendlicher prägt und welche Folgen sie für Einstellungen, Vertrauen und Verhalten hat. Im Team Transparent Social Analytics beschäftigen wir uns im Rahmen des Projekts mit der automatisierten Detektion von Desinformation in Social-Media Daten. Dafür vergleichen wir verschiedene Machine Learning-basierte Methoden. Außerdem nutzen wir computergestützte Verfahren zur inhaltlichen Analyse von PPD.

Ihr Aufgabengebiet:

  • Systematische Aufbereitung von Forschungsliteratur aus den Bereichen Sozialwissenschaften, Computational Social Science und Data Science
  • Unterstützung in der Entwicklung von Pipelines für die automatisierte Detektion von Desinformation in großen Textcorpora unter Anwendung von „klassischen“ Machine Learning-Modellen und LLMs
  • Ggf. Unterstützung in der händischen Annotation kleinerer Datensätze

Ihr Profil:

  • Eingeschriebenes Bachelor- (fortgeschritten) oder Masterstudium in Soziologie, Politikwissenschaft, Kommunikationswissenschaft, Linguistik, Informatik, Data Science oder einer verwandten Disziplin
  • Gute Kenntnisse in Python, oder gute Kenntnisse in R mit der Bereitschaft sich in Python einzuarbeiten
  • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
  • Erfahrung in der systematischen Erschließung von umfangreicher Forschungsliteratur oder hohe Bereitschaft, sich einzuarbeiten
  • Erfahrung in der Anwendung von Natural Language Processing-Methoden auf große Datensätze oder hohe Bereitschaft, sich einzuarbeiten
  • Interesse an der Verfolgung sozialwissenschaftlicher Fragestellungen mit computergestützten Methoden (Computational Social Science)

Wir bieten:

  • Spannende und praxisnahe Einblicke in ein interdisziplinäres Forschungsvorhaben an der Schnittstelle von Sozialwissenschaften und Informatik
  • Ein interdisziplinäres Arbeitsumfeld mit einer freundlichen und kollegialen Atmosphäre sowie vielfältigen Möglichkeiten zur fachlichen und methodischen Profilbildung, inklusive der Möglichkeit eine Abschlussarbeit mit Bezug zum Projekt anzufertigen
  • 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

Kontakt

Für weitere Informationen zu den Aufgabengebieten wenden Sie sich bitte per E-Mail an Pia Schrot. Bei Fragen zum Bewerbungsprozess steht Ihnen Christine Laßmann per E-Mail zur Verfügung.

Wir haben Ihr Interesse geweckt?

Dann bewerben Sie sich bitte bis einschließlich 15.11.2026 über unser Online-Bewerbungsportal. Die Kennziffer lautet: SHK-CSS-39

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What happens when you press

One press. We do the rest.

  1. A CV for this posting

    Written against GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften e.V.'s own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

  2. 25 readers review it

    Recruiter, hiring manager, skeptic and more read every draft, round after round. You get the best round.

    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.

  3. We apply on GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften e.V.'s form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.

  4. Every reply, sorted

    GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften e.V.'s answer lands in your private mailbox, and we classify it on arrival: interview, question, rejection.

    The CV Rocket inbox: each employer reply classified as an interview, an action or a rejection.

  5. Reply with AI

    AI helps you write the email, checks it and sends it. We show you whether the recruiter read it.

  6. The interview in your calendar

    Full integration with your calendar. The invitation goes straight in.

    An interview invitation in the CV Rocket inbox, added to the candidate's calendar.
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Why it works

3×

more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

ChatGPT writes a CV and never learns what happened to it. We see every reply. For each CV we know:

  • How it was written, and how the review scored it
  • When we applied, and how long after the posting went up
  • Which posting, which company, which city
  • Who got the interview, and who heard nothing

That is how we know which CVs get called.

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The numbers game

More applications. More interviews.

Every application goes out with its own CV, written for that posting and paid once. Send enough of them and the law of large numbers finds you the job.

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What if my background isn't good enough?

We make the most of the background you have. The CV uses every piece of relevant proof your profile holds, and one of the 25 readers reads your whole profile and flags what the CV left out.

Do you really apply for me?

Yes, on the employer's own form, the hardest ones included. Where a question needs you, you answer it right there and AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

Is it a subscription?

No. You pay once per CV, from $25. Every application goes out with its own CV, written for that posting.

One job. One CV.
Paid once.

Pick the posting you want. We write for it, apply for you and catch the reply.

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