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Im Institut für Arbeits-, Sozial- und Umweltmedizin, LuF Healthy Living Spaces suchen wir eine/-n
wissenschaftliche Hilfskraft (m/w/d) im Bereich angewandter Statistik
Arbeitszeit: zunächst 10 Stunden pro Woche, mit der Absicht einer Erhöhung auf bis zu 19 Stunden pro Woche (abhängig von der Leistung)
Befristung: zunächst befristet bis zum Semesterende mit der Option auf Verlängerung
Einstieg: zum nächstmöglichen Zeitpunkt
Vergütung: die Eingruppierung richtet sich nach der Richtlinie für studentische und wissenschaftliche Hilfskräfte
Organisation: Fernarbeit möglich
Das Lehr- und Forschungsgebiet Healthy Living Spaces Lab (Leitung: Prof. Dr. Marcel Schweiker) zielt auf die Entwicklung innovativer Ansätze zur Gestaltung von Lebensräumen und Gebäuden, zur Analyse von Störquellen und zur Entwicklung und Etablierung von Präventionsmaßnahmen. Die Arbeitsgruppe versteht sich als inter- und transdisziplinäres Bindeglied zwischen der medizinischen Forschung und relevanten Forschungsaktivitäten aus den Ingenieur-, Natur- und Sozialwissenschaften.
Unsere Website:
Ihre Aufgaben
Sie bringen Ihre statistischen und methodischen Kenntnisse in Metawissenschaftsprojekte ein, die das Ziel haben, kumulative Forschung im Bereich der Forschung zu Innenraumbedingungen voranzutreiben. Ihr Hauptaugenmerk liegt auf der Unterstützung nutzer-zentrierter Forschungsprojekte mit einem Fokus auf die Verbesserung empirischer Methoden (Bespiele siehe und ).
- Unterstützung bei der Datenanalyse
- Literaturrecherche mit Fokus auf methodischen Aspekten der Studien
- Weitere übliche Forschungsaktivitäten
Ihr Profil
- Student/-in mit einem Bachelorabschluss in (angewandter) Statistik, quantitativen Methoden in den Sozialwissenschaften, Datenwissenschaft, Mathematik oder einer verwandten Disziplin
- Sehr gute Noten, insbesondere bei den Veranstaltungen für Statistik und Methodenlehre
- Fundierte Kenntnisse in grundlegenden empirischen sozialwissenschaftlichen Forschungsmethoden und Datenanalyse (z. B. Versuchsplanung, Varianzanalyse und Regression)
- Programmierkenntnisse in R und/oder Python
- Die Fähigkeiten, selbstgesteuert und kontinuierlich an Aufgaben zu arbeiten und bei Bedarf Rücksprache zu halten
- Gute Englischkenntnisse (C1 oder höher)
Die folgenden optionalen Kriterien sind von Vorteil:
- Kenntnisse in kausaler Inferenz, Bayesian Analyse und Generalized Linear Mixed Models
- Erfahrung in der Konzeption und Auswertung empirischer Studien in sozialwissenschaftlichen Disziplinen wie Psychologie
- Interesse an einer akademischen Karriere oder Promotion
Voraussetzungen
- Bei ausländischen Studierenden: gültige Aufenthaltsbescheinigung, Arbeitserlaubnis, Meldebescheinigung
Bewerbung
- Kurzes Anschreiben bezüglich Ihrer (für die Stelle relevanten) Fähigkeiten und Erfahrungen
- max. eine Seite
- Einseitiger Lebenslauf
- Notenspiegel des Studiums mit ECTS
- Verfügbarkeit Bitte teilen Sie uns mit, ob Sie gegebenenfalls in der Lage sind, Ihre Arbeitszeit in Zukunft auf bis zu 19 Stunden pro Woche zu erhöhen, unter Berücksichtigung Ihrer Studienverpflichtungen.
- Die Stellen-Nr. (siehe unten vor der Bewerbungsfrist)
Bewerbung
Bitte reichen Sie Ihre Bewerbung über unser Bewerbungsportal unter Angabe von "GB-P-50673" ein. Die Bewerbungsfrist endet am 13.04.2025.
Kontakt
Bei Fragen steht Ihnen Herr Pan gerne zur Verfügung:
E-Mail: jpanukaachende
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung
Diese Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Die Uniklinik RWTH Aachen fördert Chancengerechtigkeit und Vielfalt. Bewerbungen von Frauen sind ausdrücklich erwünscht und werden nach Maßgabe des LGG bevorzugt berücksichtigt.
Bewerbungen schwerbehinderter Menschen sind uns willkommen und werden bei gleicher Eignung vorrangig berücksichtigt.
Eine Beschäftigung unterhalb der oben angegebenen Wochenarbeitszeit ist grundsätzlich möglich.
Für Ihre Bewerbung sollten Sie bevorzugt unser digitales Bewerbungsportal unter www.karriere.ukaachen.de nutzen. Dort haben Sie die Möglichkeit, Ihre Unterlagen in der elektronischen Bewerbungsmappe sicher vor unbefugten Zugriffen zu hinterlegen.
Bewerbungen, die uns per Email erreichen (dieser Übertragungsweg ist in der Regel nicht ausreichend geschützt), werden in unser Bewerbungsportal übertragen und danach datenschutzkonform gelöscht. Falls Sie einer Überführung in das Portal nicht zustimmen, können wir Ihre Bewerbung leider nicht berücksichtigen.
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