Neus, Senior Data Scientist

Das ist eine gute Frage, die mir schon oft gestellt wurde. Ich habe tatsächlich als Produktmanagerin bei CHECK24 angefangen, obwohl mein Hintergrund als Physikerin wahrscheinlich nicht so gut zu der Position passte. Zu dieser Zeit war ich Postdoktorandin und hatte den Wunsch, in die Industrie zu wechseln und meine Kenntnisse in praktische Anwendungsfälle einzubringen. Eine Kollegin und Freundin erzählte mir von einem Jobangebot und ich war begeistert von der Herausforderung. Produktmanagerin? Bei CHECK24? Klingt interessant! Kurz darauf trat ich über das Mitarbeiterempfehlungsprogramm die Stelle als API-Produktmanagerin an.

Rückblickend war es die perfekte Möglichkeit, den Lernprozess des Produkts selbst mit einer fachlichen Rolle des Managements zu verbinden. Ich habe viel über die täglichen Aufgaben der Projektmanager und ihre internen Prozesse und kundenbezogenen Entscheidungen gelernt: wie sie Hand in Hand mit Entwicklern arbeiten, ein Projekt priorisieren, planen und konzipieren sowie die Werkzeuge, die eingesetzt werden, um termingerecht zu liefern. Ich hatte auch das Glück, gute Mentoren zu haben.

Nach einigen Monaten fing ich langsam an, Projekte zu übernehmen, die mehr mit Data Science zu tun hatten, und diese außerhalb des API-Teams zu bearbeiten, wie Empfehlungssysteme oder Kundensegmentierung. Ich schrieb also den Code, validierte die Algorithmen und arbeitete selbst an den Änderungen, bis meine Aufgaben schließlich nicht mehr mit denen eines Produktmanagers übereinstimmten. Es war eigentlich ein nahtloser Übergang, der auf eine natürliche Weise erfolgte, also setzte ich mich mit dem Geschäftsführer zusammen und stimmte zu, dass es an der Zeit war, meine Berufsbezeichnung an den angemesseneren Begriff "Data Scientist" anzupassen. Die Zeit, die ich als PM verbracht habe, hat mir sehr geholfen, einen besseren Überblick über das gesamte Produkt zu bekommen und ich sehe es jetzt als Vorteil an.

Ich schreibe alles in Python, was in der Data-Science-Community die Standard-Programmiersprache ist. Sie hat eine einfache Syntax und ist daher sehr leicht zu lesen und zu erlernen, besonders wenn man sie mit anderen Sprachen wie C++ oder meiner ersten Programmiersprache Fortran 90 vergleicht! Seit ich bei CHECK24 arbeite, habe ich viele andere Tech-Stacks kennengelernt, die ich während meiner Zeit in der Wissenschaft noch nicht verwendet hatte, wie Spark, Docker, Tableau, Airflow, Dask und alles, was damit verbunden ist, ein Projekt in die Umsetzung zu bringen.

Das ist wahrscheinlich eines der besten Dinge an der Arbeit hier: Man hört nie auf zu lernen. Es gibt immer Tech-Talks, in denen Kollegen neue Technologien im Ökosystem vorstellen. Wir haben unsere Data Science Gruppe, in der auch ein ständiger Austausch von Tech-Tools stattfindet, und interne Tech-Talks, bei denen Leute ihre Projekte und den dazugehörigen Tech-Stack präsentieren. Ich denke, es ist wirklich wichtig, dass es bei CHECK24 immer einen Experten in der Data Science Community gibt, zu dem man gehen und den man um Hilfe bitten kann.

Obwohl in meinem Kalender einige feste Regeltermine stehen, gleicht kein Tag dem anderen. Jeden zweiten Tag haben wir Meetings, in denen wir, das Data-Team, über den Fortschritt unserer Projekte, Tickets, mögliche Probleme oder Änderungen im Wochenplan informieren. Dann habe ich normalerweise ein bis zwei Meetings pro Tag mit Produktmanagern, dem Geschäftsführer oder Kollegen aus anderen Produkten zu Projekten oder möglichen Data Science Lösungen.

Einmal in der Woche haben wir unser Data Science Meeting, bei dem wir die aktuellen Probleme im Detail besprechen, den Status all unserer Projekte durchgehen oder neue Ideen präsentieren und diskutieren, und ich setze mich mit unseren DevOps zusammen, um die Tickets zu priorisieren, an denen wir in der nächsten Woche arbeiten werden.

Die restliche Zeit konzentriere ich mich auf meine eigenen Projekte und helfe meinen Team-Kollegen bei Fragen und Problemen. Ich teste und überprüfe auch, ob alle laufenden „Jobs“ (z. B. Umschulungen, Datenexport, automatische Berechnungen) wie erwartet funktionieren.

Wenn man sich die Zahlen anschaut, ist es für mich ganz klar: Wir brauchen mehr Frauen in der IT. Positionen im MINT-Bereich sind weitestgehend von Männern besetzt und es ist erwiesen, dass unterschiedliche Perspektiven und Denkweisen immer der Schlüssel zum Erfolg sind. Das ist unbestreitbar und deshalb glaube ich, dass wir uns aktiv für Veränderungen einsetzen müssen. Eine Möglichkeit besteht darin, diese Berufe jungen Mädchen bereits in der Schule näherzubringen. Wir brauchen Mentoring-Programme und weibliche Vorbilder. Wir müssen zeigen, dass eine Frau nicht komisch oder eine Außenseiterin ist, wenn sie eine solche Karriere in MINT oder einem anderen männlich dominierten Bereich verfolgen möchte. Ich habe so viele brillante Mädchen kennengelernt, die von Vorurteilen und Unsicherheit entmutigt wurden und schließlich das studierten, was von ihnen als Frauen erwartet wurde. Ich denke, solche Verhaltensweisen müssen wir ändern. IT ist für alle offen und ein sehr bereicherndes Fachgebiet, was viel Spaß macht. Bei CHECK24 unterstützen wir Frauen in der IT zum Beispiel durch unser CHECK <IT> Meetup Women in Tech.