„Research Assistant“ für FWF Projekt gesucht(*)

„Research Assistant“ für FWF Projekt gesucht(*)
Für ein FWF Projekt suchen wir ein(e) Forschungsassistent(in), die/der mehrere kleine
Aufgaben übernehmen kann.
Zu diesen Aufgaben zählen etwa:
⁃
die Erstellung einer Literaturrecherche
⁃
die Erstellung eines Datenarchivs
⁃
die Erstellung von Grafiken und Visualisierungen von Daten
⁃
die Erstellung einer korrekten Bibliografie
Die Bewältigung dieser Aufgaben wird in etwa 40 bis 50 Stunden pro Monat
beanspruchen. Die Arbeitszeit kann flexibel eingeteilt werden. Die Bezahlung erfolgt auf
der Basis von Honorarnoten.
Arbeitsbeginn: Oktober 2016
Voraussetzungen:
⁃
Gute Deutsch- und Englischkenntnisse(*)
⁃
Interesse an biomedizinischen Themen(**)
⁃
Bereitschaft, sich auf neue Themen einzulassen(**)
⁃
Genaues und verlässliches Arbeiten
Die folgenden Kenntnisse sind kein Muss, wären aber Bonuspunkte:
⁃
Gute Italienischkenntnisse
⁃
Exzellente Englischkenntnisse
⁃
Erfahrungen bei der Visualisierung von Daten
⁃
Kenntnisse im Bereich der Digital Methods und Digital Humanities
Alle Aufgaben setzen eine Grundkenntnis von akademischen Praktiken, sowie die
Bereitschaft, sich auf neue Themen einzulassen, voraus. Der Nachweis eines Studiums,
das noch nicht abgeschlossen sein muss, ist also von Vorteil. Das Projekt ist am Institut
für Wissenschafts- und Technikforschung der Universität Wien angesiedelt. Ein
einschlägiges sozialwissenschaftliches Studium ist jedoch keine Voraussetzung.
Bewerbungen mit einem maximal 2 Seiten langem Motivationsschreiben und einem
maximal 2 Seite langen Lebenslauf schicken Sie bitte möglichst bis zum 15. Oktober an
[email protected]
Bei Fragen, wenden Sie sich bitte an Ingrid Metzler, [email protected]
(vorzugsweise per email).
___
(*)
Details zum Projekt finden Sie hier: http://sts.univie.ac.at/forschung/die-neuerfindungpraenataler-vorsorge/
(**)
Die Kenntnisse der deutschen und englischen Sprache müssen jeweils ausreichend sein, um in
diesen Sprachen Literatur- und Medienrecherchen machen zu können – freilich ohne diese Daten
codieren oder analysieren zu müssen.

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