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Polina, Data Science AI Forge
Polina, Data Science AI Forge

30. September 2024

Polina, Data Science AI Forge

Polina ist seit November 2021 bei CHECK24. Als Junior Data Scientist startete sie in München. Mittlerweile ist sie als Professional Data Scientist im Bereich AI Forge tätig.

Im Interview erzählt sie uns, wie ihre Aufgaben und Verantwortlichkeiten aussehen und was das Besondere an ihrer Arbeit in der AI Force ist.

Hallo Polina, stelle Dich bitte kurz vor.
Polina:

Hallo, ich bin Polina! Ich bin Data Scientist bei CHECK24 und gehöre schon seit fast drei Jahren zum Team. Ich habe einen Hintergrund in Wirtschaft und Finanzen, und habe dies in Moskau studiert. Bevor ich zu CHECK24 gekommen bin, war ich in der Versicherungsbranche tätig, wo ich maschinelles Lernen in faktorielle Berechnungen integriert und finanzielle Modellierungen erstellt habe.

Was genau sind Deine Aufgaben und Verantwortlichkeiten im Bereich Data Science?
Polina:

Ich bin Teil des Ranking-Teams und dafür verantwortlich, die Vielzahl an Angeboten auf CHECK24 so zu sortieren, dass sie für jeden Nutzer in der relevantesten Reihenfolge angezeigt werden.

In meiner Rolle entwickle ich Machine-Learning-Modelle, die große Datenmengen nutzen, um zu bestimmen, wie Versicherungstarife, Smartphones oder Mobilfunkverträge eingestuft werden. Dadurch erleichtern wir den Kunden die Suche nach dem passenden Produkt.

Und es geht nicht nur darum, diese Modelle zu entwickeln – ich bin auch für deren Implementierung und Wartung verantwortlich, um sicherzustellen, dass wir flexibel auf Marktveränderungen reagieren können. Da ich für das Ranking in verschiedenen Bereichen zuständig bin, arbeite ich eng mit Produktmanagern aus unterschiedlichen Teams zusammen. Es gibt immer Spielraum für Weiterentwicklung und Optimierung, um den spezifischen Anforderungen der Produkte und einer besseren Personalisierung gerecht zu werden, was die Arbeit stets spannend hält.

Mit welchen Technologien arbeitest Du?
Polina:

Ich bin in allen Phasen der Implementierung eines Data-Science-Projekts involviert – von der Datenerfassung und Modellanpassung bis hin zur Bereitstellung und Überwachung. Dadurch umfasst mein Technologie-Stack ein breites Spektrum. Natürlich zählen die wichtigsten Werkzeuge eines Data Scientists dazu: Python-Bibliotheken wie NumPy, Pandas, Dask, Scikit-learn, TensorFlow, LightGBM und viele mehr. Zudem arbeite ich mit Metaflow zur Workflow-Verwaltung, nutze MySQL, erstelle interaktive Schnittstellen mit Streamlit, entwickle APIs mit FastAPI und setze diese mit Docker sowohl auf AWS als auch auf lokalen Servern ein.

Das Beste an CHECK24?

Das Beste an CHECK24 ist die Vielfalt der Produkte und die Chance, in einer dynamischen und schnelllebigen Umgebung zu arbeiten. Die AI Forge, unsere zentrale Data-Science-Abteilung, unterstützt zahlreiche Bereiche, was es besonders spannend macht, an vielseitigen Projekten mitzuwirken und kontinuierlich dazuzulernen.

Polina, Data Science AI Forge

Was ist besonders an Deinem Job in der AI Forge bei CHECK24?
Polina:

Die schnelllebige Umgebung für Data Scientists und die Vielfalt der Produkte, mit denen wir arbeiten, machen CHECK24 einzigartig.

In der AI Forge, der zentralen Data-Science-Abteilung, unterstützen wir zahlreiche Bereiche. Das bedeutet, dass wir nicht nur Experten für maschinelles Lernen sind, sondern auch die Produkte im Detail verstehen müssen, an denen wir arbeiten. So verpasse ich zum Beispiel keine Smartphone-Veröffentlichung mehr, da ich das Ranking für Mobiltelefone mit Vertrag betreue, und kenne inzwischen zahlreiche Hunderassen, weil ich mit dem Produkt für Hundehaftpflichtversicherungen zusammenarbeite.

War Dir schon immer klar, dass Du in diesem Bereich arbeiten möchtest, oder hattest Du anfangs andere Pläne?
Polina:

Überhaupt nicht! Als ich die Schule abgeschlossen habe, waren Data Science oder Informatik überhaupt nicht auf meinem Radar. Ich ging zunächst in die Wirtschaft und den Finanzbereich, machte 2017 meinen Abschluss und startete meine Karriere im Trade Marketing – mit kaum Programmierkenntnissen.

Erst als ich in diesem Bereich gearbeitet habe, wurde mir klar, dass ich etwas Analytischeres und Technischeres machen wollte. Mathe hat mir schon immer Spaß gemacht, und ich hatte viel Statistik studiert, also entschied ich mich, einen weiteren Master in Data Science zu machen und nach Deutschland zu ziehen.

Das war eine ziemlich radikale Veränderung auf einmal! Es war eher eine lange Reise der Selbstfindung, aber ich bin sehr glücklich mit dem, was ich jetzt tue.

Und zum Schluss verrate uns bitte, was für einen Rat Du jungen Frauen geben würdest, die ihre Karriere im Bereich Data Science starten wollen?
Polina:

Mein Rat wäre, immer an sich selbst und die eigenen Fähigkeiten zu glauben. Scheue dich nicht, Fragen zu stellen, auch wenn sie dir banal erscheinen – jeder fängt irgendwo an, und Fragen sind der Schlüssel zum Lernen und Wachsen. Gerade Frauen sind bei Interviews oder am Arbeitsplatz manchmal zurückhaltender und selbstkritischer, aber es ist völlig in Ordnung, nicht alles sofort zu wissen. Umgib dich mit erfahrenen Fachleuten, von denen du lernen kannst, und nutze jede Gelegenheit, um dich weiterzuentwickeln!

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