Erst Informatik-Studium, heute Consultant für Data Science – Thomas erzählt!

Direkt nach dem Abschluss seines Informatik-Studiums im Jahr 2019 startete Thomas seinen Berufseinstieg als Consulting Analyst im Bereich Analytics Solutions. Man kannte sich bereits, denn seine Masterarbeit über die Möglichkeiten von Deep Learning zur Objekterkennung auf Bildern schrieb er bereits für DYMATRIX.

Wer ihn während seines Studiums auf uns aufmerksam gemacht hat, welche Aufgaben er heute, als Consultant für Data Science im Bereich Analytics Solutions, innehat und was ihm bei DYMATRIX am meisten Freude bereitet, verrät er Euch im Interview:

Thomas, erzähl mal, war Consultant für Data Science schon immer Dein Berufswunsch?

Ich habe Informatik studiert und während des Masterstudiums gemerkt, dass ich nicht nur Anwendungen programmieren möchte, sondern mir auch das Analysieren und Aufarbeiten von Daten Spaß bereitet. Ich finde es einfach faszinierend: Zunächst sind da große Datenmengen, in Form von Rohdaten, mit denen erstmal eigentlich keiner etwas anfangen kann. Diese dann so zu verarbeiten und anzureichern, dass letztlich jeder mit ihnen arbeiten und diese interpretieren kann, macht mir unheimlich viel Spaß. Mir war also relativ früh im Studium klar, dass ich in diese Richtung gehen möchte. Also nein, ich habe nicht mit 11 Jahren gesagt: „Boah, ich möchte Informatiker werden und Daten analysieren.“

Sag mal, wie unterscheidet sich denn der Bereich Analytics Solutions vom Bereich Advanced Analytics?

Während wir uns im Analytics Solutions Bereich eher im technischen Bereich bewegen und uns hauptsächlich um die Operationalisierung und Erforschung neuer Services und Technologien kümmern, legen die Bereiche Analytics Consulting und Advanced Analytics den größeren Fokus auf die enge Zusammenarbeit mit dem Kunden.

In unserem Team kümmern wir uns also einerseits um neue Technologien im Bereich Cloud-Computing und andererseits um Kundenaufträge hinsichtlich der Datenaufbereitung und Berechnung von Scores. Dazu zählt beispielsweise der Customer Lifetime Value, das Uplift-Potential eines Kunden oder die Berechnung einer Zweitkaufrate. Aber auch Kundensegmentierungen oder Kundenstrukturanalysen gehören zu unseren Hauptaufgaben – also alles, was unseren Kunden hilft, wiederum ihre Kunden ganzheitlich zu verstehen.

Andererseits befasse ich mich aber auch damit, interne Prozesse weiterzuentwickeln und zu schauen, an welchen Stellen wir uns als DYMATRIX im Bereich Analytics Solutions noch verbessern können.

Kurz und knapp gefragt: Deine Lieblingsaufgabe(n)?

Am liebsten setze ich mich mit völlig neuen Frage- oder Problemstellungen auseinander. Ich mag es, herausgefordert zu werden und mich beispielsweise in neue Technologien einzuarbeiten, um zu schauen, ob diese – oder vielleicht eine andere – Technologie weiterhin genutzt werden sollte, oder eben nicht. Dafür brauche ich den Blick über den Tellerrand, denn ich muss natürlich auch darauf achten, dass Technologien in ein bereits bestehendes System integriert werden können. Darüber hinaus finde ich es generell sehr spannend, dass wir in keinem Projekt eine vorgefertigte Schablone benutzen und sagen: „So muss es gemacht werden“, oder: „So kann ich das eins zu eins von Kunde zu Kunde übertragen.“ Klar, wir haben Best Practices, Standarddatenmodelle und Vorgehensweisen, aber es kommen dann trotzdem immer kundenindividuelle Anfragen oder Wünsche hinzu – einfach Dinge, die von Kunde zu Kunde individuell erarbeitet werden müssen.

Wie bist Du auf DYMATRIX aufmerksam geworden und wie kamst Du zu uns?

Ich war während meines Masterstudiums Assistent eines Professors. Wir haben damals im Rahmen von wissenschaftlichen Studien mit KNIME gearbeitet. KNIME ist eine Datenverarbeitungssoftware, mit der man Rohdaten aufbereiten und analytische Modelle erstellen kann. Wir sind damals an der Hochschule – genauso wie DYMATRIX – Partner von KNIME gewesen. Als es dann soweit war, mit meiner Masterarbeit anzufangen, haben wir bei KNIME nach möglichen Anlaufstationen gefragt. So kam ich dann auf DYMATRIX. Im Headquarter, in Stuttgart, hatte ich dann ein unheimlich sympathisches Gespräch und mir war sofort klar: „Hier möchte ich meine Masterarbeit schreiben.“ Auch danach beziehungsweise während der Thesis fand ich es so cool hier, dass ich mich sehr schnell auf eine feste Stelle beworben habe – und seitdem bin ich hier.

Was war für Dich bisher das beste Erlebnis bei DYMATRIX und warum?

Ich würde da tatsächlich nicht ein einmaliges Erlebnis hervorheben, sondern vielmehr diesen Moment, wenn du ein Projekt abgeschlossen hast und das Ergebnis dem Kunden zeigst. Die Kunden sehen den Mehrwert meist sehr schnell und signalisieren uns dann auch, dass sie damit wirklich etwas anfangen können. Das ist ein cooles Gefühl und eine Wertschätzung, die mich immer wieder freut. Schlimm wäre es für mich, wenn unsere Kunden sagen würden: „Wir haben etwas beauftragt, aber wissen eigentlich gar nicht, wie das jetzt anzuwenden ist.“ Das kam bis jetzt zum Glück noch nie vor, daher sehe ich diesen Moment als „immer wieder zurückkehrendes Glückserlebnis“ an.

Welche Deiner individuellen Stärken kannst Du als Consultant im Bereich Analytics Solutions tagtäglich bei DYMATRIX einbringen?

Meine analytische Denkweise, denn ich gehe nicht planlos auf Aufgabenstellungen und insbesondere auf Datensätze los und schaue dann, was das Ergebnis sein könnte. Ich überlege mir vorher ein Konzept, eine Herangehensweise oder eine Struktur. Natürlich kann ich mich bei Schwierigkeiten immer auf die Hilfe meiner Kolleg:innen verlassen, aber ich suche immer erst gerne selbst nach Lösungen und Anhaltspunkten, wie das Ziel erreicht werden kann. Ich glaube, dass ich darüber hinaus gut darin bin, neue Technologien hinsichtlich ihrer Eignung zu beurteilen und festzustellen, ob diese einen Mehrwert bringen.

Welchen Rat würdest Du Young Professionals für den Berufseinstieg im Bereich Data Science geben?

Habt Mut Euch zu bewerben, denn wir sind hinsichtlich unserer beruflichen und akademischen Hintergründe ein ziemlich bunter Haufen. Natürlich hilft es, wenn man schon einen statistischen oder analytischen Background hat, aber wer vor Herausforderungen keine Angst hat und nicht davor zurückschreckt, sich in neue Themenfelder einzuarbeiten, der wird auf jeden Fall Erfolg haben können. Beim Berufseinstieg hatte ich selbst noch gar nicht so vor Augen, dass die Inhalte, die man in der Uni lernt, nicht immer etwas mit der Praxis zu tun haben. Ich habe mir anfangs oft die Frage gestellt: „Ok, das habe ich zwar alles so gelernt, aber ist das in dieser speziellen Situation eine sinnvolle Lösung?“ Das theoretische Wissen hilft zwar, es ist aber wichtig praxisorientiert zu hinterfragen, ob die theoretische Lösungsskizze aus dem Studium auch bei spezifischen praktischen Problemstellungen hilft.

Also: Zeige Eigeninitiative, stelle Fragen, sei neugierig und engagiert!

Wenn Du ein Teil des DYMATRIX Teams Analytics and Solutions sein und unter anderem auch mit Thomas zusammenarbeiten möchtest, dann schau doch mal bei unseren offenen Stellen vorbei. Wir freuen uns auf Deine Bewerbung!