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Business & Management
Deine analytische Expertise und wirtschaftswissenschaftliche Methodenkompetenz überzeugend darstellen
Dieser Beispiel-Inhalt zeigt dir, wie ein überzeugender Lebenslauf für diese Position aussehen kann. Alle Inhalte sind frei anpassbar.
Beispieldaten – alle Angaben fiktivGefällt dir dieser Beispiel-Lebenslauf? Passe ihn direkt im Editor an.
Vorlage anpassenWarum diese Vorlage
Wirtschaftswissenschaftler/innen bewegen sich an der Schnittstelle von analytischer Forschung und praktischer Wirtschaftsanwendung. Dein Lebenslauf muss zeigen, dass du komplexe ökonomische Zusammenhänge nicht nur verstehst, sondern auch in verwertbare Handlungsempfehlungen übersetzen kannst.
Recruiter in Forschungsinstituten, Unternehmensberatungen, Behörden und Industrieunternehmen achten besonders auf:
Die atlas-Vorlage bietet dir genügend Raum, um sowohl akademische Qualifikationen als auch praktische Projekterfahrung übersichtlich darzustellen. Gerade für Wirtschaftswissenschaftler/innen, die zwischen Forschung und Praxis wechseln, ist eine klare Strukturierung essenziell.
Hebe deine Spezialisierung hervor: Arbeitsmarktökonomie, Gesundheitsökonomie, Finanzwissenschaft oder Umweltökonomie – je präziser dein Profil, desto besser kannst du dich positionieren. Auch Erfahrung mit großen Datensätzen (SOEP, IAB-Beschäftigtenstichprobe, EU-SILC) und modernen Data-Science-Methoden sind wertvolle Differenzierungsmerkmale, die dich von klassischen VWL-Absolventen abheben.
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FAQ · Wirtschaftswissenschaftler/in
Ja, unbedingt – besonders für akademische Positionen, Forschungsinstitute und Think Tanks. Führe referierte Journalartikel, Working Papers und Konferenzbeiträge in einer eigenen Sektion auf. Für Positionen in der Privatwirtschaft reicht eine Auswahl der relevantesten Publikationen. Nenne immer den Impact Factor oder das Ranking des Journals, wenn es renommiert ist.
Ökonometrische Methoden wie Panel-Daten-Analyse, Kausalinferenz (IV, DiD, RDD) und Zeitreihenanalyse bilden die Basis. Zunehmend werden auch Machine-Learning-Methoden, Natural Language Processing und Big-Data-Analyse erwartet. Tools wie Stata, R und Python sind Standard; Erfahrung mit SQL und Cloud-Computing (AWS, GCP) ist ein Pluspunkt.
Für akademische Positionen betone Publikationen, Drittmittel, Lehrerfahrung und Konferenzteilnahmen. Für die Privatwirtschaft fokussiere dich auf quantifizierbare Ergebnisse, Business Impact und Projektarbeit. In beiden Fällen sind Methodenkompetenz und Datensätze relevant, aber die Darstellung sollte angepasst werden.
Für Positionen an Universitäten und Forschungsinstituten ist eine Promotion quasi Voraussetzung. In der Privatwirtschaft (Beratung, Banken, Behörden) reicht oft ein Master, wobei eine Promotion als Qualitätssignal für analytische Tiefe gilt. Entscheidend ist, dass du deine Methodenkompetenz nachweisen kannst – ob durch Promotion oder Projekterfahrung.
Ablauf
Keine leere Seite, kein Layout-Stress – die Vorlage macht die Arbeit für dich.
01
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Berufserfahrung, Skills und Formulierungen sind vorausgefüllt – du startest nicht bei Null.
02
Deine Daten eintragen
Tausche die Beispieldaten gegen deine eigenen aus. Layout und Farben passt du mit einem Klick an.
Empfohlen von HR-Profis
Drei Stimmen aus Recruiting und Talent Acquisition – über das, was in den ersten drei Sekunden zählt.
„Ein klar strukturierter Lebenslauf macht den Unterschied. Diese Vorlagen helfen Bewerbern, ihre Stärken sofort sichtbar zu machen."
„Wir screenen täglich hunderte Bewerbungen. Ein professionelles Layout und ATS-Optimierung sind entscheidend, um in die engere Auswahl zu kommen."
„Die wichtigsten 3 Sekunden: Ist der Lebenslauf übersichtlich? Sind die Stationen klar? Diese Templates erfüllen genau das."
Stimmen
„Kein nerviges Verschieben mehr wie in Word. Das Layout bleibt stabil, egal was ich ändere. Das hat mir gefühlt 3 Stunden Frust erspart."
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Senior Researcher Arbeitsmarktökonomie
ZEW – Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung, Mannheim
2021-03 – Heute
Leitung eines Forschungsprojekts zur Evaluation von Weiterbildungssubventionen im Auftrag des BMAS (Drittmittelvolumen 280.000 €). Analyse von IAB-Beschäftigtenstichproben-Daten (2,4 Mio. Beobachtungen) mittels Difference-in-Differences und Matching-Verfahren. Publikation von 2 referierten Artikeln in Labour Economics und Journal of the European Economic Association. Erstellung von Policy Briefs für das Bundesministerium für Arbeit und Soziales. Präsentation auf 6 internationalen Konferenzen (EALE, EEA, VfS-Jahrestagung). Betreuung von 3 Doktoranden und 2 wissenschaftlichen Hilfskräften.
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
ifo Institut – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung, München
2017-10 – 2021-02
Mitarbeit im Forschungsbereich Arbeitsmarkt und Soziale Sicherung. Durchführung von Wirkungsanalysen zum Mindestlohn (DiD-Design mit regionaler Variation). Aufbau eines automatisierten Daten-Pipelines für monatliche Konjunkturindikatoren mit R und SQL. Betreuung des ifo Beschäftigungsbarometers mit Auswertung von 9.000+ Unternehmensbefragungen. Ko-Autorin eines Gutachtens für die Mindestlohnkommission. Lehrbeauftragte für „Empirische Wirtschaftsforschung“ an der LMU München (Evaluation: 1,5).
Research Analyst
Deutsche Bundesbank, Frankfurt am Main
2016-04 – 2017-09
Unterstützung der Abteilung Volkswirtschaft bei der Erstellung von Konjunkturprognosen und Finanzstabilitätsberichten. Aufbau von VAR-Modellen zur Inflationsprognose mit Stata. Auswertung von Bankbilanz-Daten (MFI-Statistik) für den Financial Stability Report. Erstellung von Chartbooks und Briefing-Unterlagen für den Vorstand.
The Causal Effect of Training Subsidies on Employment Stability: Evidence from German Administrative Data
Labour Economics, Vol. 84 (2023-10)
Regional Minimum Wage Effects on Employment: A Spatial Difference-in-Differences Approach
Journal of the European Economic Association, Vol. 21(3) (2023-05)
Konjunkturprognosen mit Machine-Learning-Methoden: Ein Vergleich mit traditionellen Ansätzen
ifo Schnelldienst, 74(8) (2021-08)
Dr. rer. pol. (Volkswirtschaftslehre)
Ludwig-Maximilians-Universität München, München
2017-10 – 2021-01
Note: magna cum laude
Dissertation: „Kausale Effekte von Weiterbildungssubventionen auf Beschäftigungsstabilität und Lohnentwicklung“. Betreuer: Prof. Dr. Ludger Wößmann
M.Sc. Economics
Universität Mannheim, Mannheim
2014-09 – 2016-03
Note: 1.3
Schwerpunkte: Ökonometrie, Arbeitsmarkttheorie, Public Economics
B.Sc. Volkswirtschaftslehre
Universität Bonn, Bonn
2011-10 – 2014-08
Note: 1.6
Machine Learning for Economists
MIT OpenCourseWare / Verified Certificate (2023-06)
Data Science Professional Certificate
Google (2022-09)
Sehr wichtig. Stata und R sind der absolute Standard für ökonometrische Analysen. Python wird zunehmend erwartet, besonders für Machine Learning, Web Scraping und Automatisierung. SQL-Kenntnisse sind für die Arbeit mit großen Datenbanken unverzichtbar. Je nach Spezialisierung können auch MATLAB, Julia oder SAS relevant sein.
Für akademische Positionen ist Lehrerfahrung essenziell – nenne Veranstaltungen, Teilnehmerzahlen und Evaluationsergebnisse. Für Positionen außerhalb der Wissenschaft zeigt Lehrerfahrung Präsentations- und Erklärkompetenz, sollte aber knapp gehalten werden. Fokussiere dich dann auf Workshops oder Schulungen, die du in einem Unternehmenskontext gegeben hast.
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