Data Scientist im Bereich Academic Analytics und evidenzbasierte Hochschulentwicklung

An der Universität Wien arbeiten über 10.000 Persönlichkeiten gemeinsam an den großen Fragen der Zukunft. Davon sind rund 7.500 in der Wissenschaft und Lehre beschäftigt, weitere 2.900 in der Administration und Organisation. Wir suchen einen*eine

Data Scientist im Bereich Academic Analytics und evidenzbasierte Hochschulentwicklung

121 Studienservice und Lehrwesen

Besetzung ab: 16.06.2025 | Stundenausmaß: 40.00 | Einstufung KV: §54 VwGr. IVa

Befristung bis: 31.12.2027

Stellen ID: 4053

Das Center for Teaching and Learning (CTL) der Universität Wien unterstützt Lehrende und Studierende bei der Gestaltung erfolgreicher Lehr- und Lernprozesse. Im Bereich "Academic Analytics und evidenzbasierte Hochschulentwicklung" suchen wir eine*n Data Scientist*in zur Analyse institutioneller Daten mit Fokus auf Studienerfolg.
Wenn Sie analytisches Denken, eine strukturierte Arbeitsweise und sehr gute Kommunikations-Skills miteinander verbinden können, erwartet Sie ein vielseitiges Aufgabenfeld in einem engagierten Team mit freundlichem Arbeitsklima.
Diese Stelle ist befristet bis 31.12.2027, mit Option auf (vorzeitige) Entfristung. Gewünschter Dienstantritt ist so bald als möglich.

Ihr persönlicher Wirkungsraum:

Sie bringen Ihr ausgereiftes methodisches Know-how ein und arbeiten eigenverantwortlich und auch im Team unter Verwendung geeigneter (statistischer) Methoden an der Untersuchung institutioneller Fragestellungen zum Thema Studienerfolg.
Im Rahmen der strategischen Vorgaben leiten Sie Fragestellungen ab, erarbeiten Maßnahmenvorschläge und bereiten eigenständig evidenzbasierte Entscheidungsgrundlagen für unterschiedliche Stakeholder auf.
Sie wirken überdies an der Weiterentwicklung der Dateninfrastruktur mit (z.B. neue Datenschnittstellen), entwickeln bestehende Berichte mit der statistischen Programmiersprache R (weiter) und berichten regelmäßig auf facheinschlägigen Veranstaltungen und Konferenzen über neue Erkenntnisse.
In unserem Team legen wir Wert auf einen wertschätzenden Umgang, auf eigenständiges Arbeiten und einen regelmäßigen Austausch in einem teaminternen und abteilungsübergreifenden Wissensnetzwerk.

Das machen Sie konkret:

• Sie übernehmen eigenverantwortlich Aufgaben im Bereich Academic Analytics und leisten mit Ihrer fachlichen Expertise einen wichtigen Beitrag zur evidenzbasierten Hochschulentwicklung. Sie unterstützen mit der Formulierung relevanter, empirisch beantwortbarer Fragestellungen und mit der Ableitung von Maßnahmen die wissenschaftsbasierte Entscheidungsfindung des Rektorats und weiterer Entscheidungsträger*innen. Darüber hinaus arbeiten Sie proaktiv an der Etablierung eines systematischen Wirkungsmonitorings mit.

• Sie führen eigenständig Analysen zu hochschulrelevanten Fragestellungen (z.B. Studienerfolg) auf Basis interner Daten unter Anwendung geeigneter (statistischer) Methoden und automatisiertem Reporting in R durch.

• Sie konzeptionieren eigenverantwortlich zielgruppenadäquate Visualisierungen und bereiten die Kommunikation/Präsentation komplexer Analyseergebnisse für Entscheidungsträger*innen professionell auf.

• Sie präsentieren institutionelle Erkenntnisse auf wissenschaftlichen Veranstaltungen und in Fachpublikationen und wirken proaktiv an der Einbindung aktueller (inter-)nationaler Forschung mit.

• Sie wirken mit Ihrem Know-how an der Aufbereitung und Weiterverarbeitung von Daten sowie an der (Weiter)Entwicklung von Dateninfrastruktur (neue Datenquellen und Schnittstellen) mit.

Das bringen Sie mit:

• Hochschulabschluss (mind. Master oder äquivalent) im sozial- oder naturwissenschaftlichen Bereich (z.B. Psychologie, Soziologie, Statistik, Data Science)
• fortgeschrittene Programmierkenntnisse mit Statistiksoftware (R, Python, …)
• ausgereifte Methodenkenntnisse (Statistik)
• fundierte Erfahrung in der zielgruppenspezifischen Aufbereitung, Kommunikation und Präsentation komplexer Analyseergebnisse
• Kenntnisse der empirischen und/oder Evaluationsforschung zur Wirkungsüberprüfung von Maßnahmen
• Von Vorteil:
• Erfahrungen mit automatisiertem Reporting und der Planung und Umsetzung von Analyseprojekten
• Fachwissen zum Thema Studienerfolg aus der Hochschulforschung oder einer verwandten Disziplin
• Kenntnisse zu relationalen Datenbanken und Programmierkenntnisse SQL
• Kenntnisse universitärer Strukturen und Abläufe

Ihr besonderer Arbeitsstil:

• Sie verfügen über eine sehr gewissenhafte Arbeitsweise und sind in der Lage, auch in arbeitsintensiven Phasen mit hoher Sorgfalt und Ausdauer Aufgaben zu erledigen.
• Sie haben Freude an der Erstellung neuer Visualisierungen und an der Anwendung neuer (statistischer) Methoden.
• Sie weisen ein hohes Ausmaß an Zuverlässigkeit auf.
• Sie können Abläufe unter Berücksichtigung der Rahmenbedingungen selbstständig planen und zeitgerecht durchführen.

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.)

Bei inhaltlichen Fragen kontaktieren Sie bitte:

Gisela Kriegler-Kastelic

gisela.kriegler@univie.ac.at

Wir 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.