Bern (CH): Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (40-80%) (ICER)

Universität: Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (40-80%) am Interfaculty Centre for Educational Research (ICER)

Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter
40% - 80%

Das übergeordnete Ziel des Interfaculty Centre for Educational Research (ICER) (https://www.icer.unibe.ch/) liegt in der Förderung analytisch-empirischer Erkenntnisse in der Bildungsforschung. Unter anderem koordiniert das ICER die Large-Scale Assessments «Überprüfung der Grundkompetenzen (ÜGK)» sowie das «Programme for International Student Assessment (PISA)» für die Schweiz.

Im Bereich «Data & Infrastructure» des ICER ist per 1. August 2024 oder nach Vereinbarung eine Stelle als Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter (40% – 80%) gemäss kantonalen Anstellungsbedingungen zu besetzen. Die Stelle ist zunächst auf 3 Jahre befristet; es besteht die Möglichkeit einer Verlängerung.

Aufgaben

  • Selbstständige Bearbeitung einzelner Themen- und Aufgabenbereiche innerhalb des Datamanagements von Large-Scale Assessments: Datenaufbereitung und -bereitstellung sowie je nach Eignung und Beschäftigungsgrad auch in den Bereichen (IRT-)Skalierung, Sampling und/oder Weiterentwicklung von Datamanagementtools
  • Mitarbeit bei der Analyse von Daten aus Large-Scale Assessments sowie der Aufbereitung und Darstellung der Ergebnisse für die Bildungspolitik
  • Mitarbeit bei der Vorbereitung und Durchführung von Large-Scale Assessments
  • Publikationstätigkeit, insbesondere mit den Daten aus den Projekten ÜGK und PISA
  • Mitarbeit bei der konzeptionellen Vorbereitung und dem Aufbau von Folgeprojekten
  • Mitarbeit beim Verfassen von Forschungsanträgen

Anforderungen

  • Hochschulabschluss, bevorzugt in einem sozial- oder wirtschaftswissenschaftlichen Fach (z.B. Sozial-, Erziehungs-, Wirtschaftswissenschaften, Psychologie) oder in den Bereichen angewandte Statistik / Data Science; Promotion erwünscht
  • Berufserfahrung in einem forschungsnahen Umfeld erwünscht
  • Hohes Interesse an aktuellen Themen der Bildungsforschung; Vorkenntnisse sind ein Pluspunkt
  • Exzellente Kenntnisse in quantitativen Methoden der empirischen Sozialforschung, der Testtheorie und/oder im Bereich Sampling
  • Erfahrung in der Analyse von Daten mit komplexen Stichprobendesigns und/oder in der (IRT-) Skalierung von Daten aus Large-Scale Assessments sind ein Pluspunkt
  • Exzellente Anwendungs- und bevorzugt auch Programmierkenntnisse einer leistungsfähigen Statistiksoftware (z.B. R, Stata, Python), dabei mindestens solide Grundkenntnisse in R
  • Weitere Programmierkenntnisse (z.B. im Bereich Web oder Datenbank) sind ein Pluspunkt
  • Fähigkeit, komplexe Resultate verständlich in deutscher, französischer oder englischer Sprache darzustellen sowie sehr gute Kenntnisse in einer (weiteren) Landessprache
  • Eigeninitiative und Teamfähigkeit

Wir bieten

  • Tätigkeit in nationalen und internationalen Grossprojekten mit hoher bildungspolitischer und gesellschaftlicher Relevanz
  • Verantwortungsvolle und abwechslungsreiche wissenschaftliche Tätigkeit
  • Forschungsstarkes Arbeitsumfeld
  • Motiviertes, dynamisches und national sowie international vernetztes Team
  • Weiterbildungsmöglichkeiten im Bereich der quantitativen Sozialforschung
  • Möglichkeit einer Dissertation (nach Absprache)
  • Moderne Infrastruktur
  • Flexible Arbeitszeiten
  • Anstellung gemäss kantonalen Anstellungsbedingungen

Interessiert?
Bei Rückfragen wenden Sie sich bitte an Herrn Dr. Simon Seiler, Bereichsleiter «Data & Infrastructure»: simon.seiler(at)unibe.ch, +41 (0)31 684 54 16.

Bei Interesse senden Sie bitte Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Bewerbungsbrief, Lebenslauf, Qualifikationsnachweise und Arbeitszeugnisse) in einer einzigen Datei im PDF an Frau Rahel Hunziker, Administration der Geschäftsstelle des ICER: rahel.hunziker(at)unibe.ch.

www.karriere.unibe.ch
Rechtliche Hinweise https://www.unibe.ch/rechtliche_hinweise/index_ger.html

Jetzt bewerben https://ohws.prospective.ch/public/v1/redirect/e83373f8-8b19-4489-8323-d80fa7203027/ats/

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Weitere Hinweise

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