Fachbereich Wirtschaftswissenschaft - Wiss. Einrichtung für Volkswirtschaftslehre
Juniorprofessur für Ökonometrie

Stud. Beschäftigte*r (m/w/d)
41 MoStd., befristet auf 2 Jahre
Kennung: 10021700-25-HK30
Bewerbungsende: 31.07.2023

Der Fachbereich Wirtschaftswissenschaft bietet mit seinen Departments und Forschungsschwerpunkten Studierenden der Betriebs- und der Volkswirtschaftslehre ein breites Angebot an Themen und Kombinationsmöglichkeiten. Wenn Sie bereits als Studierende*r tiefgehende Einblicke in die aktuelle Forschungsarbeit der einzelnen Arbeitsbereiche erhalten, Ihre Methodenkompetenz erweitern und erlerntes Wissen gleich anwenden wollen, laden wir Sie ein als studentische*r Beschäftigte Teammitglied in einer unserer Arbeitsgruppen zu werden.

Die Juniorprofessur für Ökonometrie entwickelt moderne ökonometrische Verfahren für die Analyse relevanter wirtschaftswissenschaftlicher Fragestellungen. Ein Schwerpunkt liegt hierbei auf Methoden aus den Bereichen Data Science, Machine Learning und Kausale Inferenz. In der Lehre bietet die Juniorprofessur einführende und fortgeschrittene Veranstaltungen zu Data Science, Ökonometrie und Causa[ Machine Learning an.

Die Vorteile:
•    Arbeiten in einem offenen, international vernetzten Arbeitsumfeld
•    flexible Zeiteinteilung auch und gerade während der Prüfungszeiten (inkl. Horne-Office-Möglichkeit)
•    idealerweise arbeiten, wo Sie und/oder andere studieren,
•    als studentische*r Beschäftigte*r durch wissenschaftliche Hilfstätigkeiten (wie z.B. Recherchen und Datenerhebung in einem Forschungsprojekt ein eigenes Forschungsinteresse entwickeln.

Aufgabengebiet:

Hauptaufgaben:

-    Unterstützung bei Forschungsprojekten der Professur im Bereich der Ökonometrie, insbesondere im Bereich Causa! Machine Learning / Double Machine Learning durch wiss. Hilfstätigkeiten wie Daten- und Literaturrecherche sowie Mitwirkung bei deren Aufbereitung als auch Analyse
-    Mithilfe bei Forschungs- und Publikationsaktivitäten durch Unterstützung z.B. bei Drittmittelanträgen, Konferenzbeiträgen, Discussion Papers, Postern etc.
-    Unterstützung der lehrenden bei der Vorbereitung und Begleitung von Lehrveranstaltungen, u.a. in den Modulen lntroduction to Data Science und Causa! Machine Learning
-    Unterstützung bei der Erstellung und Pflege von Lehr- und Lernmaterialien

Nebenaufgaben:

Mithilfe bei Aufgaben (wie z. B. Pflege der Homepage)

Erwünscht:

-    Studium der BWL, VWL, Statistik oder eines verwandten Faches
-    erfolgreicher Abschluss der Module "Einführung in die Statistik", "Schließende Statistik", ,,Einführung in die Ökonometrie" oder vergleichbarer Module,
-    strukturierte kommunikative Fähigkeiten und gutes Zeitmanagement
-    ausgeprägtes Interesse an statistischen Methoden, Programmierung und empirischer volkswirtschaftlicher Forschung
-    Vorkenntnisse in der Programmierung mit Python oder sehr gute Kenntnisse vergleichbarer Statistik-Software
-    Kenntnisse in weiterführenden statistischen Fragestellungen
-    gute Deutsch- und Englischkenntnisse (Niveau: Deutsch Cl, Englisch B2)
-    Teamfähigkeit, Zuverlässigkeit und verantwortungsbewusste Arbeitsweise

Weitere Informationen:

Bewerbungen sind mit aussagekräftigen Unterlagen unter Angabe der Kennung 10021700-25-HK30 im Format PDF (vorzugsweise als ein Dokument) elektronisch per E-Mail zu richten an Herrn Prof. Dr. Philipp Bach:
philipp.bach@fu-berlin.de

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Wiss. Einrichtung für Volkswirtschaftslehre
Juniorprofessur für Ökonometrie
Herrn Prof. Dr. Philipp Bach
Boltzmannstr. 20
14195 Berlin