08.04.2026

Doktorand*in in Computational Social Science mit Schwerpunkt AI Agents

GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften (GESIS), Mannheim

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

Wir suchen zum 01.07.2026 für den Standort Köln in der Abteilung Computational Social Science (CSS), Team Digital Society Observatory eine*n

Doktorand*in in Computational Social Science mit Schwerpunkt AI Agents

(Entgeltgruppe 13 TV-L, Arbeitszeit 75 %, befristet auf vier Jahre).

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

Die Angebote und Forschung des Teams Digital Society Observatory konzentrieren sich auf die Beobachtung der Gesellschaft mithilfe von Daten aus Online-Plattformen und KI-generierten Daten. Das Team führt inhaltliche und methodische Forschung zur digitalen Gesellschaft sowie den Tools durch, die genutzt werden können, um diese zu untersuchen.

Ihr Aufgabengebiet:

• Mitwirkung an der Konzeption und Erhebung von Datensätzen auf der Grundlage digitaler Verhaltensdaten (z.B. Social Media Daten, Web Tracking Daten, Sensordaten)
• Mitwirkung an der Entwicklung von KI-Agenten zur Erfassung von Informationen, zur Simulation und zur Analyse menschlichen Verhaltens in verschiedenen Kontexten
• Forschung zum Einsatz von KI-Agenten in den Sozialwissenschaften, mit Schwerpunkt auf der Nutzung von KI-Agenten im Rahmen von Umfragen in einem internationalen und interdisziplinären Team
• Publikation von Forschungsergebnissen im Rahmen einer Promotion
• Unterstützung der Open-Science-Strategie von GESIS, durch die Verbesserung der Reproduzierbarkeit und Wiederverwendbarkeit von Forschungsdaten sowie Methoden

Ihr Profil:

• Masterabschluss in einem für CSS relevanten Fachgebiet, z.B. Informatik, Data Science, Informationswissenschaft, Soziologie, Kommunikationswissenschaft, Politikwissenschaft, Linguistik
• Fundierte Kenntnisse in Python und/oder R
• Erste Erfahrungen in der Entwicklung und Koordination von KI-Agentensystemen, einschließlich der Konfiguration, Prompting und Feinabstimmung großer Sprachmodelle; zusätzliche Erfahrung in Machine Learning, Natural Language Processing, Datenbanksystemen und kausaler Inferenz ist von Vorteil
• Interesse an Open Science, Datendokumentation, Datenqualitätsbeurteilungen
• Ausgezeichnete Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Deutschkenntnisse sind von Vorteil

Wir bieten:

• Ein internationales und interdisziplinäres Arbeitsumfeld, das Sie bei der Entwicklung Ihres eigenen Forschungsprofils unterstützt
• Die Möglichkeit zur Promotion an der RWTH Aachen, einer der führenden Exzellenzuniversitäten Deutschlands
• Zugang zu einzigartigen Verhaltensdatensätzen, Umfragedaten und Cloud-Computing-Ressourcen innerhalb der Abteilung
• 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

Kontakt

Für weitere Informationen zu den Aufgabengebieten wenden Sie sich bitte per E-Mail (paul.bauer(at)gesis.org) an Dr. Paul Bauer. Bei Fragen zum Bewerbungsprozess steht Ihnen Franca Tosetti per E-Mail (franca.tosetti(at)gesis.org) zur Verfügung.

Wir haben Ihr Interesse geweckt?

Dann bewerben Sie sich bitte bis einschließlich 06.05.2026 über unser Online-Bewerbungsportal.

Die Kennziffer lautet: CSS-118