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

Über die Stelle

Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt für den Standort Köln in der Abteilung Computational Social Science (CSS), Team Data Science Methods eine*n Postdoc (Entgeltgruppe 13 TV‑L, Arbeitszeit 75 % GESIS, 25 % CAIS; befristet bis ).

Die Stelle ist Teil des Projekts >>SynDIKAT - Synthetic Disinformation Data, Infrastructure for Collaboration, and Analysis Toolbox for Social Media Research<<, gefördert vom BMFTR.

IHR Aufgabengebiet

• 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
• Mitarbeit an Forschungsinfrastrukturen der nächsten Generation
• Internationales, interdisziplinäres und kollaboratives Forschungsumfeld
• Hervorragende Möglichkeiten zur Entwicklung eines eigenständigen Forschungsprofils
• Flexible Arbeitszeiten und mobiles Arbeiten
• Unterstützung bei der Vereinbarkeit von Beruf und Familie
• Betriebliches Gesundheitsmanagement und Sportprogramm
• Altersvorsorge und Weiterbildungsmaßnahmen

Kontakt & Bewerbung

Für fachliche Fragen wenden Sie sich bitte an Dennis Assenmacher ( ). Bei Fragen zum Bewerbungsprozess kontaktieren Sie bitte Franca Tosetti ( ).

Bewerben Sie sich bis zum über das Online‑Bewerbungsportal. Kennziffer: CSS-119.

Über uns

GESIS ist eine der weltweit führenden Infrastruktureinrichtungen für die Sozialwissenschaften. Wir bieten ein internationales Umfeld mit Gestaltungsspielraum und fördern die berufliche Gleichstellung sowie die Vereinbarkeit von Beruf und Familie.