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Hochschulpraktikant/in im Bereich Datengrundlagen und Analysen

Federal Social Insurance Office FSIO·Bern·18.09.2026

 ohws.prospective.ch

 
 
full_time80–100%
Required language
German professional
Job written in
German
Location
Bern
Work type
On-site
Type
Full-time

 

Der Hochschulpraktikant / die Hochschulpraktikantin im Bereich Datengrundlagen und Analysen arbeitet beim Bundesamt für Sozialversicherungen (BSV), das die soziale Sicherheit in der Schweiz gewährleistet und als Kompetenzzentrum für Familien‑, Kinder‑ und Jugendfragen sowie Sozialpolitik dient. Zu den täglichen Aufgaben gehört die Automatisierung und Evaluation der Statistikproduktion und -publikation zu den Sozialversicherungen. Sie unterstützen die Analyse und Bereitstellung statistischer Informationen, die Fachabteilungen bei Gesetzesrevisionen und der Weiterentwicklung der Sozialversicherungen benötigen. Zudem gestalten Sie die Beantwortung interner und externer Anfragen, etwa von Bevölkerung, Parlament, Medien und Interessengruppen, mit den statistischen Datengrundlagen mit und unterstützen Fachspezialisten in Projekten der 1. Säule und Familienzulagen. Vorausgesetzt werden ein abgeschlossenes Hochschulstudium (Master) in Wirtschafts‑ und Sozialwissenschaften oder Data Science, das höchstens ein Jahr zurückliegt, sehr gute Kenntnisse statistischer Analysetools (R, SAS oder vergleichbare Programme) sowie gute Kenntnisse einer Amtssprache. Ein ausgeprägtes Interesse an sozialpolitischen Fragestellungen ist ebenfalls gefordert. Erfahrung im Umgang mit umfangreichen Individualdaten sowie passive Kenntnisse einer zweiten Amtssprache werden als zusätzliche Pluspunkte genannt. Der Arbeitsplatz befindet sich in der Schweiz; das BSV legt Wert auf Vielfalt, Chancengleichheit und die physische sowie psychische Gesundheit seiner Mitarbeitenden und ist mit dem Label „Friendly Work Space" ausgezeichnet. Was die Stelle verlangt: - Masterabschluss (≤ 1 Jahr) in Wirtschafts‑/Sozialwissenschaften oder Data Science - Sehr gute Kenntnisse statistischer Analysetools (R, SAS oder ähnlich) - Gute Kenntnisse einer Amtssprache - Interesse an sozialpolitischen Fragestellungen - Erfahrung mit umfangreichen Individualdaten (nice-to-have) - Passive Kenntnisse einer zweiten Amtssprache (nice-to-have)

 

 

 

 

 

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