Job Description:
 Latest job information from Universität Wien for the position of Data scientist im bereich academic analytics und evidenzbasierte hochschulentwicklung 1. If the Data scientist im bereich academic analytics und evidenzbasierte hochschulentwicklung 1 vacancy in Wien matches your qualifications, please submit your latest application or CV directly through the updated Jobkos job portal.
 
 
    
 
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 Ihr persönlicher Wirkungsraum: Zusammen mit einem Team von Expert innen arbeiten Sie in einem herausfordernden Aufgabengebiet. 
Sie übernehmen eigenverantwortlich Aufgaben im Bereich Academic Analytics und leisten damit einen wichtigen Beitrag zur evidenzbasierten Hochschulentwicklung. 
Sie sind eingebettet in ein Team, das für einen wertschätzenden Umgang und konstruktive Zusammenarbeit steht. 
Sie setzen Ihre ausgereiften statistischen und methodischen Kenntnisse zur Durchführung von Datenanalysen ein und Sie bereiten evidenzbasierte Entscheidungsgrundlagen für unterschiedliche Stakeholder (wie z. 
B. 
Rektorat oder Fakultäten) auf. 
Darüber hinaus erarbeiten Sie praxistaugliche Maßnahmenvorschläge, wie z. 
B. 
das Ableiten spezifischer Maßnahmen für Studierende und beschäftigen sich mit der Wirkungsüberprüfung gesetzter Maßnahmen. 
Zudem gestalten Sie die Weiterentwicklung der Dateninfrastruktur aktiv mit (z. 
B. 
Etablierung neuer Datenschnittstellen zwischen den datenführenden Systemen und R) und optimieren bestehende Berichte mit der statistischen Programmiersprache R. 
Sie kommunizieren mit unterschiedlichen (datenführenden und -verarbeitenden) Abteilungen, Entscheidungsträger innen an den Fakultäten und Zentren sowie dem Vizerektorat für Lehre. 
Zudem beteiligen sich regelmäßig am fachlichen Austausch in internen und externen Wissensnetzwerken Das machen Sie konkret: Sie formulieren empirisch überprüfbare Fragestellungen und führen eigenständig Analysen zu hochschulrelevanten Themen (z. 
B. 
Studienerfolg) auf Basis institutioneller Daten durch. 
Sie erstellen und optimieren automatisierte Reports in R. 
Sie entwickeln eigenständig aussagekräftige Visualisierungen für die Darstellung komplexer Daten und bereiten Analyseergebnisse verständlich und zielgruppenadäquat auf. 
Sie wirken proaktiv an der Weiterentwicklung der Dateninfrastruktur (neue Quellen und Schnittstellen) sowie am Aufbau eines systematischen Wirkungsmonitorings mit. 
Sie präsentieren institutionelle Erkenntnisse auf wissenschaftlichen Veranstaltungen und in Fachpublikationen und wirken proaktiv an der Einbindung aktueller (inter-)nationaler Forschung mit. 
Sie koordinieren und begleiten Projekte zur strategischen und nachhaltigen Weiterentwicklung der Lehre. 
Das bringen Sie mit: Abgeschlossenes Doktorats-/ Master- oder Magisterstudium im sozial- oder naturwissenschaftlichen Bereich mit quantitativem Schwerpunkt (z. 
B. 
Psychologie, Soziologie, Statistik, Data Science). 
Exzellente Programmierkenntnisse der Statistiksoftware R (Datenanalyse, Reporting, Visualisierung). 
Zertifikat als Nachweis der Qualifikation von Vorteil. 
Exzellente statistische Kenntnisse. 
Fundierte Erfahrung im Umgang mit großen Datenmengen. 
Deutschkenntnisse mind. 
auf Niveau C1. 
Erfahrung in der Aufbereitung und Präsentation/Kommunikation komplexer Analyseergebnisse für unterschiedliche Zielgruppen. 
Kenntnisse der empirischen und/oder Evaluationsforschung zur Wirkungsüberprüfung von Maßnahmen. 
Erfahrung in eigenverantwortlicher Projektarbeit. 
Von Vorteil: Erfahrungen mit automatisiertem Reporting mit der Statistiksoftware R (rmarkdown, quarto, )Kenntnisse weiterer Programmiersprachen (bspw. 
Python)Fachwissen zum Thema Studienerfolg aus der Hochschulforschung oder einer verwandten Disziplin Kenntnisse zu relationalen Datenbanken und Programmierkenntnisse SQLKenntnisse universitärer Strukturen und Abläufe Das gehört zu Ihrer Persönlichkeit: Gewissenhafte,verlässliche und konstruktive Arbeitsweise, auch in arbeitsintensiven Phasen. 
Teamfähigkeit und wertschätzende Kommunikation. 
Freude an der Erstellung neuer Visualisierungen und der Anwendung neuer (statistischer) Methoden. 
Fähigkeit, Abläufe selbstständig zu planen und termingerecht durchzuführen. 
Das bieten wir Ihnen: Team mit angenehmem Arbeitsklima Flexibilität: flexible Arbeitszeiten und Möglichkeit zum Home-Office nach Regelungen der Uni Wien Betriebliche Gesundheitsförderung (Impfaktionen, günstigere Tarife bei Sportkursen, Arbeitsmedizin, Arbeitspsychologie, uvm.)Soziale Events wie Betriebsausflüge und Weihnachtsfeiern Persönliches Wachstum durch Weiterbildungen, Workshops, Konferenzen Faires Gehalt: Einstufung gemäß Kollektivvertrag / Gehaltsschema für das allgemeine Universitätspersonal, Verwendungsgruppe IVa. 
Das Grundgehalt von EUR 3.390,30 (auf Basis Vollzeit) erhöht sich, wenn wir Berufserfahrungen anrechnen können. 
So einfach bewerben Sie sich: Mit Lebenslauf und kurzem Motivationsschreiben Abschlusszeugnis Ihrer Qualifikation (z. 
B. 
Lehrabschluss, Matura, Studium etc.)Über unser Jobportal / Jetzt Bewerben-Button Bei inhaltlichen Fragen kontaktieren Sie bitte: Gisela freuen uns über neue Persönlichkeiten in unserem Team! Die Universität Wien betreibt eine antidiskriminatorische Anstellungspolitik und legt Wert auf Chancengleichheit, Frauenförderung und Diversität. 
Wir streben eine Erhöhung des Frauenanteils beim wissenschaftlichen und allgemeinen Universitätspersonal insbesondere in Leitungsfunktionen an und fordern daher qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung auf. 
Bei gleicher Qualifikation werden Frauen vorrangig aufgenommen. 
Universität Wien. 
Raum für Persönlichkeiten. 
Seit 1365. Datenschutzerklärung Bewerbungsfrist:   Research & Teaching Services Jetzt bewerben 
 
Job Info:
 
 - Company: Universität Wien
- Position: Data scientist im bereich academic analytics und evidenzbasierte hochschulentwicklung 1
- Work Location: Wien
- Country: AT
How to Submit an Application:
After reading and understanding the criteria and minimum qualification requirements explained in the job information Data scientist im bereich academic analytics und evidenzbasierte hochschulentwicklung 1 at the office Wien above, immediately complete the job application files such as a job application letter, CV, photocopy of diploma, transcript, and other supplements as explained above. Submit via the Next Page link below.
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