Postdoc in Computational Social Science: Research Infrastructures und Synthetic Social Media Data (CSS-119)

• Entwicklung von Forschungsinfrastrukturen für die Bereitstellung, Dokumentation und Evaluation von Social-Media-Datensätzen
• Konzeption und Implementierung von APIs, Datenzugangsmechanismen und Evaluationsframeworks für offene und synthetische Datensätze
• Forschung zur Generierung synthetischer Daten mithilfe von Large Language Models (LLMs) und anderen generativen KI-Verfahren
• Evaluation synthetischer Datensätze hinsichtlich Realitätsnähe, Nutzbarkeit, Datenschutz und Leistung in nachgelagerten Analyseaufgaben
• Entwicklung von Benchmarking-Ansätzen zur Bewertung computergestützter Methoden in der Social-Media- und Desinformationsforschung

• Abgeschlossene Promotion in Computational Social Science, Informatik, Data Science, Wirtschaftsinformatik, Computerlinguistik, Politikwissenschaft, Kommunikationswissenschaft, Soziologie oder einem verwandten Fachgebiet
• Erfahrung im Bereich Machine Learning und LLMs
• Erfahrung mit Containerisierungstechnologien (z.B. Docker) sowie reproduzierbaren Forschungsworkflows
• Erfahrung im Umgang mit Social-Media-Daten, digitalen oder anderen großskaligen Verhaltensdatensätzen
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python; Erfahrungen mit modernen Machine-Learning-Frameworks sind von Vorteil

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 Data Science Methods eine*n

Postdoc in Computational Social Science: Research Infrastructures und Synthetic Social Media Data

(Entgeltgruppe 13 TV-L, Arbeitszeit 75% GESIS, 25% CAIS; befristet bis 30.04.2029)

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. Forschungs-schwerpunkte der Abteilung sind die Qualität digitaler Verhaltensdaten, die Entwicklung und Validierung von Computational Social Science-Methoden sowie der Wandel digitaler Gesellschaften., * Die Möglichkeit, an der Entwicklung von Forschungsinfrastrukturen der nächsten Generation für die Computational Social Science mitzuwirken

• Ein internationales, interdisziplinäres und stark kollaboratives Forschungsumfeld
• Hervorragende Möglichkeiten, ein eigenständiges Forschungsprofil zu entwickeln und internationale Kooperationen aufzubauen und auszubauen
• Flexible Arbeitszeiten und Regelungen zum mobilen Arbeiten
• 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