Tausende vom SNF unterstützte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler erforschen Natur, Technik und Gesellschaft. Ihre Erkenntnisse sind die Grundlage für den Fortschritt. Unsere Aufgabe ist es, die besten Forschungsideen in nationalen Wettbewerben auszuwählen. Wir setzen uns für einen starken Forschungsplatz Schweiz ein und vermitteln den Wert der Forschung. Werden Sie Teil unseres Teams! Für das Data Team suchen wir Sie als
Statistiker:in (80-100%)
Eintritt: 1. Mai 2025 oder nach Vereinbarung. Die Stelle ist unbefristet.
Description
Durchführung von statistischen Analysen, die strategische und operative Einsichten ermöglichen, mit dem Ziel, wissenschaftspolitische Entscheidungen zu unterstützen
Sie analysieren routinemässig erhobene SNF-Daten zu Gesuchen, Gesuchstellenden, Gutachterinnen und Gutachtern und Evaluationsverfahren, z.B. Trends bei Gesuchen, Bewertungen von Gutachtenden, Erfolgsquoten oder geschlechtsspezifische Unterschiede; Sie beurteilen die Auswirkungen neuer Evaluationsverfahren, z.B. die Einführung eines narrativen Lebenslaufs
Mitwirkung an Studien zur Quantifizierung des Wertes und der Auswirkungen der Forschung
Erstellung von Berichten, Datengeschichten (?url=https%3A%2F%2Fdata.snf.ch%2Fstories&module=jobs&id=44891" target="_blank" rel="nofollow">?url=https%3A%2F%2Fdata.snf.ch%2Fstories&module=jobs&id=44891" target="_blank" rel="nofollow">https://data.snf.ch/stories) und Präsentationen für interne und Öffentliche Zielgruppen
Beratung von Mitarbeitenden zu statistischen Methoden
Als Mitglied des SNF-Datenteams führen Sie Datenanalysen zu verschiedenen Themen durch, um interne und externe Stakeholder zu unterstützen
Requirements
Doktoratsabschluss in Statistik oder einem eng verwandten Fachgebiet
Umfangreiche Erfahrung mit fortgeschrittenen statistischen frequentistischen und Bayesianischen Methoden für die Analyse von Querschnitts- und Longitudinaldaten, einschliesslich Regressionsmodelle für binäre, ordinale und ganzzahlige Zielgrössen, Bayesianische hierarchische Modelle, MCMC-Verfahren, gemischte Modelle, Kausalmodelle
Ausgezeichnete Programmierkenntnisse in R (tidyverse, Rmarkdown)
Gute Kenntnisse des schweizerischen und internationalen akademischen Forschungssystems und der Wissenschaftspolitik sowie Interesse an der Unterstützung von Wissenschaftsevaluation und evidenzbasierter Wissenschaftspolitik
Erfahrung mit Datenvisualisierungen und -kommunikation
Vertrautheit mit SQL, mit Tools für reproduzierbare Arbeitsabläufe wie Versionskontrollsoftware und mit Open-Source-Datenanalyse-Tools im Allgemeinen sind ein Plus
Fähigkeit, sowohl selbstständig als auch als Teil eines Teams zu arbeiten
Ausgezeichnete Sprachkenntnisse in Deutsch oder Französisch sowie in Englisch