Description du poste
(Soziologie, Kriminologie, Psychologie, Politikwissenschaften oder verwandte Fachbereiche)
**Beschreibung**
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Die Stelle ist im Forschungsprojekt **„Neue Datenstrukturen und KI-gestützte Methoden für die kriminologische Forschung (KI-KRIM)“** zum **01.03.2027** und befristet für drei Jahre in Teilzeit (65%) zu besetzen. Die Stelle wird gefördert durch Mittel aus **zukunft.niedersachsen**, dem gemeinsamen Förderprogramm des Niedersächsischen Ministeriums für Wissenschaft und Kultur sowie der VolkswagenStiftung.
Das Projekt wird von PD Dr. Daniel Seddig geleitet und verbindet kriminologische Grundlagenforschung mit Social Data Science. Am Beispiel der Jugendkriminalität wird untersucht, wie sich heterogene Befragungsdaten zusammenführen und mit Verfahren des maschinellen Lernens (ML) theoretisch gehaltvoll analysieren lassen. Hierzu wird eine Forschungsdateninfrastruktur aufgebaut, die Studien aus unterschiedlichen Regionen, Altersgruppen und Erhebungszeiträumen integriert und harmonisiert. Methodisch stehen dabei Fragen im Vordergrund, die für die gesamten Sozialwissenschaften relevant sind: die Harmonisierung unterschiedlicher Messinstrumente, der Umgang mit Mehrebenenstrukturen sowie der Einsatz interpretierbarer und kausaler ML-Verfahren. Mehr Informationen zum Projekt finden Sie hier: https://kfn.de/forschungsprojekte/ki-krim/
Kooperationspartner ist **Prof. Dr. Christoph Kern**, Social Data Science and AI Lab (SODA), Institut für Statistik, Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU). Ein längerer Forschungsaufenthalt am SODA (z.B. sechs Monate) ist vorgesehen.
**Ihre Aufgaben**
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* Mitarbeit im Forschungsprojekt „KI-KRIM“
* Integration und Analyse kriminologischer Forschungsdaten
* Anwendung und Weiterentwicklung von Verfahren und Methoden des maschinellen Lernens
* Publikation von Forschungsergebnissen in wissenschaftlichen Fachzeitschriften
* Präsentation von Forschungsergebnissen auf Tagungen und Workshops
* eigenständige Bearbeitung eines Promotionsvorhabens im Projektkontext
* Mitwirkung an der Organisation und Durchführung eines Projektworkshops
**Ihr Profil**
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* abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergleichbarer Abschluss) in Soziologie, Psychologie, Kriminologie, Politikwissenschaft, Statistik, Data Science oder einem verwandten Fach
* Schwerpunkt in Social Data Science, Computational Social Science, Statistik oder empirischer Sozialforschung
* sehr gute Kenntnisse quantitativer Forschungsmethoden und statistischer Modellierung
* sicherer Umgang mit R und/oder Python
* erste Erfahrungen mit Verfahren des maschinellen Lernens; Kenntnisse in Strukturgleichungs- oder Mehrebenenmodellen sind von Vorteil
* Interesse an kriminologischen Fragestellungen; einschlägige Vorkenntnisse sind von Vorteil
* sehr gute Englischkenntnisse sowie Deutschkenntnisse mindestens auf B2-Niveau (die Studienmaterialien sind deutschsprachig); Bereitschaft zur Publikation i