Bern (CH): Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (60-80%) zur Unterstützung des Bereichs «Data & Infrastructure»

Universität: Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (60-80%) zur Unterstützung des Bereichs «Data & Infrastructure»

Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter
60 - 80 %

Das Interfaculty Centre for Educational Research (ICER) der Philosophisch-humanwissenschaftlichen Fakultät und der Wirtschafts- und Sozialwissenschaftlichen Fakultät an der Universität Bern sucht zur Unterstützung des Bereichs «Data & Infrastructure» per 1. August 2025 oder nach Vereinbarung eine / einen wissenschaftliche Mitarbeiterin / wissenschaftlichen Mitarbeiter. Die Stelle ist auf 3 Jahre befristet. Es besteht die Möglichkeit auf Verlängerung.

Das Ziel des ICER ist die Förderung von analytisch-empirischen Erkenntnissen in der Bildungsforschung. Eine zentrale Aufgabe des ICER ist die Koordination von Large-Scale Assessments (LSA), darunter die «Überprüfung der Grundkompetenzen (ÜGK)» und das «Programme for International Student Assessment (PISA)» in der Schweiz.

Aufgaben

  • Mitarbeit an der Entwicklung von theoretischen Konzepten und fachlich-methodischen Konzeptualisierungen (z.B. Skalierung und Linking, psychometrische Qualitätssicherung, Testdesign, Stichprobendesign)
  • Durchführung von psychometrischen Arbeiten im Rahmen, der Testdatenaufbereitung und Kontrolle (z.B. Skalierung und Linking, fehlende Daten und Plausible Values-Ziehung, Item-Parameter-Analysen)
  • Aktive Bearbeitung der Schnittstellen zur Testkonstruktion und weiteren angrenzenden Bereichen (z.B. Aufgabenentwicklung durch Fachdidaktik, Kontextualisierung der Testleistungen)
  • Aktive Mitarbeit in interdisziplinären Projekt- und Fachgruppen, teilweise mit Koordinationsverantwortung, inkl. Zusammenarbeit mit externen Kooperationspartner*innen (z.&xnbsp;B. Hochschulen, Fachhochschulen)
  • Unterstützung bei der Koordination und operativen Umsetzung von Stichprobenziehungen und Berichterstattung
  • Hohes Mass an Selbstständigkeit und Verantwortungsbewusstsein, genaue Arbeitsweise
  • Fähigkeit zu eigenständigem proaktivem Arbeiten und Freude an der Arbeit im Team

Anforderungsprofil

  • Hochschulabschluss, mit Promotion von Vorteil, bevorzugt in einem sozial- oder wirtschaftswissenschaftlichen Fach (z.B. Sozial-, Erziehungs-, Wirtschaftswissenschaften, Psychologie), in Fachdidaktiken oder in den Bereichen angewandte Statistik bzw. Data Science
  • Fundierte Kenntnisse in Testtheorie und Psychometrie im Kontext von LSA sowie in quantitativen Methoden der empirischen Sozialforschung; idealerweise ergänzt durch Erfahrung in Stichprobenziehung, Testdatenaufbereitung und in der praktischen Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens im LSA-Kontext.
  • Exzellente Anwendungs- und bevorzugt auch Programmierkenntnisse einer leistungsfähigen Statistiksoftware (z.B. R, Stata, Python), dabei mindestens solide Grundkenntnisse in R
  • Fähigkeit, komplexe Ergebnisse klar und verständlich in deutscher, französischer oder englischer Sprache zu vermitteln (z.B. für die Bildungspolitik) sowie sehr gute Kenntnisse in mindestens einer weiteren Landessprache

Wir bieten

  • Möglichkeit zur Mitarbeit in Projekten mit hoher gesellschaftlicher sowie forschungs- bzw. bildungspolitischer Relevanz
  • Forschungsorientiertes, interdisziplinäres, mehrsprachiges und national wie international vernetztes Team
  • Moderne Infrastruktur und flexible Arbeitszeiten
  • Anstellung gemäss kantonalen Anstellungsbedingungen

Bewerbung und Kontakt
Bei Rückfragen wenden Sie sich bitte an Herrn Dr. Simon Seiler, Bereichsleiter «Data & Infrastructure»: simon.seiler(at)unibe.ch, +41 31 684 54 16.
Bei Interesse senden Sie bitte Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Bewerbungsbrief, Lebenslauf, Qualifikationsnachweise und Arbeitszeugnisse) in einer einzigen PDF-Datei an Frau Julia Diarra, Projektadministration: info.icer(at)unibe.ch.

Jetzt bewerben https://ohws.prospective.ch/public/v1/redirect/9be62615-2299-4cd0-bbdb-6f71a31c992e/ats/

Die Ausschreibung ist auch im Internet unter https://ohws.prospective.ch/public/v1/jobs/9be62615-2299-4cd0-bbdb-6f71a31c992e abrufbar.

Weitere Hinweise

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