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Doktorand
Doktorand (m/w/d)
Standort: Berga-Wünschendorf, ISF München (Institut für Sozialwissenschaftliche Forschung e.V.)
Zusammenfassung
- Arbeitszeit: Vollzeit
- Typ: Festanstellung
Gewünschte Fähigkeiten & Kenntnisse
- Politik
- Politikberatung
- Auswertung
- Administration
- PR
- Umweltmanagement
- Wirtschaftswissenschaften
- Sozialforschung
- Interviews
- Soziologie
- Forschung
- Teamfähigkeit
- Flexibilität
- Strukturierte Arbeitsweise
- Belastbarkeit
Unsere Leistungen
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Stellenbeschreibung
Stellenausschreibung des Instituts für Sozialwissenschaftliche Forschung e.V. Deadline: 15. Februar 2026
Das ISF München (Institut für Sozialwissenschaftliche Forschung e.V.) ist eine der führenden arbeits- und industriesoziologischen Forschungseinrichtungen Deutschlands. Das unabhängige und gemeinnützige Institut erforscht und gestaltet seit über 60 Jahren die Entwicklung der Arbeitswelt. Dies umfasst empirische Untersuchungen in Unternehmen, die theoretische Reflexion, Gestaltungs- und Praxisorientierung, Politikberatung, den Wissenstransfer und die Öffentlichkeitsarbeit. Die Forschungen werden weitgehend über projektgebundene Mittel finanziert.
Sie werden eng in unser Forschungsteam am ISF München eingebunden, das in der Tradition kritischer Arbeitsforschung Studien in Branchen wie der Automobilindustrie, dem Maschinen- und Anlagenbau und der IT-Industrie durchführt. In den Forschungs- und Gestaltungsprojekten stehen der Zusammenhang neuer Organisations- und Technikentwicklungen sowie die damit verbundenen Veränderungen von Arbeit, der Qualifikationen und Kompetenzen und neuer Formen der Interessenvertretung im Mittelpunkt. Gegenwärtig werden Fragestellungen zur Transformation industrieller Wertschöpfung, der Entwicklung digitaler Datenräume, neuer Geschäftsmodelle sowie arbeitsorientierter Innovationsprozesse innerhalb und zwischen Unternehmen verfolgt.
Wir suchen Unterstützung für die Untersuchung der sich entwickelnden, digital gestützten Kollaborationsnetzwerke und deren Auswirkungen auf die Arbeitsbedingungen der Beschäftigten sowie die neuen Kompetenzanforderungen. Dabei geht es in erster Linie um empirisch-qualitative Analysen digitaler Zusammenarbeit und veränderter Organisationsstrukturen. Darüber hinaus ist der Einbezug in weitere Projekte und Forschungsthemen möglich.
Ihre Aufgaben
- Eigenständige Entwicklung einer Fragestellung und Erstellung einer Doktorarbeit im oben genannten Themenfeld
- Eigenständige Recherche und Aufarbeitung relevanter nationaler und internationaler Fachliteratur
- Durchführung von leitfadengestützten qualitativen Interviews
- Computergestützte Auswertung des empirischen Materials und Aufbereitung u.a. in Form von Fallstudien
- Unterstützung bei der Projektkoordination
- Administration, Veranstaltungsorganisation und Öffentlichkeitsarbeit
- Beteiligung an der institutionellen Selbstverwaltung des ISF München
Ihr Profil
- Sehr guter Abschluss in einem sozialwissenschaftlichen Fach (z.B. Soziologie, Politik- oder Wirtschaftswissenschaften) oder in einem vergleichbaren Studienfach
- Ausgeprägtes Interesse an den beschriebenen Themen, Grundkenntnisse über die Branchen Automobilindustrie, Maschinen- und Anlagenbau und IT-Industrie, Kollaboration, Arbeitsorganisation, qualitative Sozialforschung
- Bereitschaft zu Dienstreisen, ausgeprägte Teamfähigkeit, Belastbarkeit und Fähigkeit zur Selbstorganisation
Wir bieten Ihnen
- Praxisnahe Forschung in enger Kooperation mit Forschungseinrichtungen, Unternehmen und Sozialpartnern
- Aktive Gestaltung der Arbeitswelt von Morgen und die Möglichkeit, eigene Ideen und Interessen einzubringen
- Flexible Zeiteinteilung und teilweise Homeoffice
Fachliche Voraussetzung
- Forschung, Sozialforschung, Team Management, Zeitmanagement
Persönliche Fähigkeiten
- Anpassungsfähigkeit, Hands-On-Mentalität, Stressbewältigung, Teamarbeit
Branche: Bildung / Forschung Arbeitgeber: ISF München (Institut für Sozialwissenschaftliche Forschung e.V.) Adresse: ISF München (Institut für Sozialwissenschaftliche Forschung e.V.), Jakob Klar Str 9, 80796 München Web: http://isf-muenchen.de Remote Model: Hybrid
