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Wissenschaftlicher Mitarbeiter Statistik / Quantitative Methoden / Datenanalyse

Noack Statistik GmbH

Lavoro da remoto

Località
Remote (United Kingdom)
Retribuzione
EUR 4500 per monthly
Orario
Full Time
Pubblicato
12 ott 2026

Prima di candidarti, verifica sul sito dell’azienda che la posizione sia ancora aperta e leggi le condizioni complete.

Descrizione della posizione

L’interfaccia è in italiano. I titoli e le descrizioni delle aziende rimangono nella lingua originale di pubblicazione, che può essere l’inglese.

Statistiker:in (m/w/d) Ab 4.500 € brutto / Monat · Klare Steigerung nach Ergebnissen · Kleines Team, große Verantwortung Worum es geht Wir begleiten Mediziner:innen durch ihre Promotion — von Methodik über Auswertung bis zur fertigen Dissertation. Unsere Klient:innen sind keine Studenten, sondern erwachsene Profis, die liefern müssen. Du bist die Person, die dafür sorgt, dass das passiert. Konkret heißt das: Du übernimmst Projekte von der ersten Methodendiskussion bis zur finalen Abgabe. Du analysierst Daten (R, Python, SPSS, MAXQDA — je nachdem, was das Projekt verlangt), überarbeitest wissenschaftliche Texte, erklärst Doktorand:innen Methoden ruhig und klar, gibst Feedback, hältst Termine ein und triffst Entscheidungen, ohne dass jemand dich an die Hand nehmen muss. Ehrlich gesagt Wir sind ein kleines Unternehmen mit hoher Schlagzahl und hoher Effizienz. Wir brauchen sorgfältige, einsatzbereite und belastbare Leute, die methodisch sauber arbeiten, überdurchschnittlich verdienen wollen und in einem wachsenden Unternehmen von Anfang an dabei sein wollen. Im Gegenzug bekommst du etwas, das ein Konzern nicht bieten kann: Vom ersten Tag an eigene Projekte, direkten Kundenkontakt, sichtbare Wirkung, und einen Aufstieg, der sich an deinen Ergebnissen bemisst und nicht an deiner Betriebszugehörigkeit. Was du machst Mediziner:innen durch den kompletten Promotionsprozess führen — Methodik, Statistik, Schreiben, Struktur Statistische und qualitative Auswertungen liefern (R, Python, SPSS, MAXQDA) Doktorand:innen Methoden geduldig und klar erklären — schriftlich und im Gespräch Wissenschaftliche Texte überarbeiten, Feedback geben, methodische Sauberkeit sicherstellen Mehrere parallele Projekte koordinieren — Termine, Qualität, Kundenkontakt KI- und Automatisierungstools so einsetzen, dass du schneller und besser wirst als ohne Mit Professor:innen, Lehrstühlen und Forschungsstellen sauber kommunizieren Was du mitbringst Hochschulabschluss (Bachelor oder Master) in Statistik, Psychologie (empirisch/quantitativ), Sozialwissenschaft (quant), Wirtschaftsmathematik, BWL mit Empirie-Schwerpunkt, Mathematik, Public Health (quantitativ) oder vergleichbar. Eine Promotion ist nicht erforderlich und gibt hier keinen Bonus. Strukturierte, methodische Arbeitsweise. Du planst, bevor du loslegst. Du arbeitest sorgfältig statt hektisch. Du erkennst Inkonsistenzen in Daten oder Texten, die andere überlesen. Bodenständigkeit. Du hast in deinem Leben schon einmal richtig gearbeitet — Gastro, Bau, Pflege, Pflichtdienst, Lager, Versorgerjobs, körperliche Tätigkeiten neben dem Studium. Wer einmal eine 10-Stunden-Schicht in der Küche oder auf der Baustelle gemacht hat, weiß, was ehrliche Arbeit bedeutet Aktuelle Statistik-Praxis. Du hast in den letzten 12 Monaten konkret mit R, Python, SPSS oder MAXQDA gearbeitet — nicht nur im Studium. Erfahrung im Erklären von Methoden — als Tutor:in, Nachhilfelehrer:in, Übungsleiter:in, Werkstudent:in im Lehrstuhl-Umfeld oder in einer vergleichbaren Rolle. Wer Lernenden schon einmal Statistik ruhig erklärt hat, bringt das wichtigste Soft-Skill mit. Emotionale Stabilität. Wenn ein:e Klient:in panisch wird, bleibst du ruhig. Wenn drei Mandate parallel brennen, sortierst du methodisch, statt dich anstecken zu lassen. Du nimmst Fehler sachlich, nicht persönlich. Eigenverantwortung und Verbindlichkeit. Du strukturierst deinen Tag selbst, hältst Deadlines ein, lieferst zuverlässig — auch wenn niemand drüberguckt. Belastbarkeit in intensiven Phasen — keine Schönwetter-Mentalität. Deutsch auf C2-Niveau — du musst Texte korrigieren und gegenüber Senior-Klient:innen klar, aber respektvoll argumentieren können. Lust auf Privatwirtschaft, nicht auf Uni-Atmosphäre. Berufserfahrung von Vorteil, aber kein Muss. Wir nehmen auch Berufseinsteiger:innen mit starkem Tutor-Track. Mit 2-5 Jahren Berufserfahrung in datenorientierten Bereichen (Marktforschung, Pharma-Innendienst, Junior Analytics, klinische Studien) bist du im Vorteil. Was wir bieten Geld: Ab 4.500 € brutto, reale Steigerung in den ersten 6–12 Monaten nach Ergebnissen Aufstieg nach Leistung: Wer liefert, kommt schnell hoch — Zugehörigkeit zählt nicht Echte Verantwortung: Eigene Projekte, eigene Kunden, eigene Entscheidungen — ab Tag 1 Profi-Umfeld: MacBook, moderne Tools, KI-Stack — keine Bastellösungen Klare Strukturen: Max. 2–3 Personen pro Büro, keine Konzernpolitik, keine Meetings ohne Zweck Entwicklung: Methodisch, technisch und unternehmerisch — du wächst hier real Wen wir nicht suchen Wir suchen keine Akademiker:innen, die in der Forschungsblase bleiben wollen. Keine Theoretiker:innen, die sich in Details verlieren, ohne zu liefern. Keine Leute, die "Work-Life-Balance" auf das Stundenkonto reduzieren. Wer langsam, unzuverlässig oder konfliktscheu ist, wird hier nicht glücklich — und wir auch nicht. Wir suchen jemanden, der ruhig, methodisch und ergebnisorientiert arbeitet — und dafür entsprechend bezahlt werden will. Bewerbung Schick uns Lebenslauf und ein aussagekräftiges und persönliches Anschreiben. Warum du in eine kleine Firma willst — nicht in einen Konzern oder die Uni. Was du in den nächsten 12 Monaten konkret erreichen möchtest. Relevante Arbeiten, Code oder Projektbeispiele gerne dazu. Unvollständige Bewerbungen sortieren wir aus. Bei passenden Bewerbungen melden wir uns innerhalb von 5 Werktagen. Originally posted on Himalayas

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Cosa posso fare se non ci sono risultati?

Prova un titolo più generale o una sola competenza e rimuovi un filtro alla volta. Le aziende usano nomi diversi per ruoli simili. Se un annuncio specifico è scomparso, cerca il suo riferimento nella pagina carriere dell’azienda: ampliare la ricerca non riapre una posizione chiusa.

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Come adatto CV e lettera di presentazione?

Collega i requisiti a progetti, attività e risultati che puoi spiegare. Evidenzia l’esperienza pertinente senza inventare competenze o successi. Nella lettera, spiega il tuo interesse con un esempio concreto. Rispetta la lingua e il formato richiesti e rileggi entrambi i documenti prima dell’invio.