Das Bayerische Staatsinstitut für Hochschulforschung und Hochschulplanung (IHF) in München ist eine Forschungseinrichtung im Bereich des Bayerischen Staatsministeriums für Wissenschaft und Kunst (StMWK). Das Institut betreibt an internationalen Maßstäben orientierte empirische Hochschulforschung mit dem Ziel, evidenzbasierte Empfehlungen für Hochschulen und Hochschulpolitik abzuleiten. Das IHF bietet eine Stelle mit Gelegenheit zur Promotion an.
Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt, zunächst befristet für eine Dauer von 3 Jahren,
1 Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) mit Gelegenheit zur Promotion zum Thema Governance, Führung & Arbeitskultur (E13 TV-L, 75% der regelmäßigen Arbeitszeit)

Das Team
Das IHF befindet sich in einem Change-Prozess hin zu mehr agilen Strukturen und modernen Management-Methoden. Wir arbeiten in einem kooperativen und interdisziplinären Team an aktuellen und international relevanten Forschungsfragen im Bereich der Hochschulforschung, darunter u.a. Hochschulgovernance und strategische Organisation, Entrepreneurship und Transfer von Hochschulen, Digitalisierung und KI im Hochschulbereich, wissenschaftliche Karrieren und Übergang von der Hochschule in den Arbeitsmarkt. In unserer Forschung arbeiten wir mit quantitativen und qualitativen empirischen Methoden. Wir publizieren die Ergebnisse unserer Forschung in führenden wissenschaftlichen Zeitschriften, präsentieren diese auf internationalen und praxisbezogenen Konferenzen und stellen dem StMWK, dem Bayerischen Landtag und den Hochschulen wissenschaftlich fundierte Planungs- und Entscheidungsgrundlagen zur Verfügung. Weitere Informationen zu uns finden Sie hier: https://www.ihf.bayern.de/

Ihr Profil

• Sehr guter Universitätsabschluss (Magister, Diplom oder Master) in Psychologie, Statistik, DataScience, Wirtschaftswissenschaften, Soziologie, Erziehungswissenschaften, Pädagogik, Bildungswissenschaften oder in einem anderen, insbesondere quantitativ-methodisch ausgerichteten Studiengang mit entsprechendem Schwerpunkt (z.B. Wirtschaftsingenieurwesen, Informatik); Bewerbungen von MSc-Studierenden, die noch einige Monate Studium absolvieren müssen, sind willkommen
• Nachweislich sehr gute Kenntnisse in empirischer Forschungsmethodik sowie in mindestens einem Statistikprogramm (z. B. Stata, SPSS, R)
• Hohes Forschungsinteresse und hohe Motivation für das Verfassen von wissenschaftlichen Fachartikelnfür die Publikation in internationalen Fachzeitschriften und praxisbezogenen Publikationen
• Die Fähigkeit zu selbständiger und eigenverantwortlicher Arbeit in einem interdisziplinären Team
• Sehr hohe Einsatz- und Lernbereitschaft
• Ausgeprägte analytische Fähigkeiten
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
   

Wir bieten Ihnen

• Forschung in einem interdisziplinären, motivierten und erfolgreichen Team und ein vielfältigesAufgabenfeld an der Schnittstelle von Wissenschaft und Praxis
• Ihre Forschung bietet bei entsprechender Eignung die Möglichkeit zur Promotion
• Enge Einbindung in die quantitativ-empirische Forschung und in institutsübergreifende Projekte
• Mentoring durch erfahrene Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler
• Teilnahme an internationalen Forschungskonferenzen und Fortbildungen zum Auf- und Ausbau deseigenen Netzwerks
• Kooperation mit renommierten Wissenschaftlern/Innen im In- und Ausland
• Nutzung der am IHF erhobenen Daten für die eigene Forschung
• Arbeitsplatz in zentraler Lage in München

Bewerbung

Dann freuen wir uns auf Ihre aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse). Bitte senden Sie die Unterlagen unter Angabe Ihres potentiellen Eintrittstermins und der Kennziffer IHF/016/2024 bis zum 06.01.2025 an Frau Dr. Nora Berning per E-Mail in Form einer einzigen pdf-Datei (max. 10 MB): Bewerbungen@ihf.bayern.de

Die Gleichstellung von Frauen und Männern ist für uns selbstverständlich. Die Stelle ist für schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber geeignet. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.