Zwei Männer vor Tastatur mit ausgestreckten Zeigefinger
Big Data ist schwer im kommen: Hier warten jede Menge Jobs für IT-Profis. © konradbak / Quelle:Fotolia

Jobs in Big Data

Big Data, Big Chance: Die Datenflut schafft neue Berufe für ITler. Sechs Profis aus der Praxis erklären ihren Job

Computing Engineer

Mein Projekt: Eines meiner Projekte beschäftigt sich mit der digitalisierten Auswertung von Produktionsdaten. Damit ermöglichen wir beispielsweise effizientere Qualitätskontrollen in der Tablettenproduktion. In meiner Abteilung beschäftigen wir uns außerdem mit dem Aufbau eines Enterprise Data Lakes, sowie der Qualifizierung des Systems für industrielle Einsätze etwa im Healthcare-Bereich. Andere zentrale Themen sind Textanalysen, beispielsweise von Social Media Inhalten zur Unterstützung von Marketingaktivitäten, sowie die Evaluation und Implementierung verschiedenster Technologien im Bereich Internet of Things.

Die größte Challenge: Häufig wird man ohne viele Vorkenntnisse zum jeweiligen Geschäftsprozess in ein Projekt hineingeworfen. Dann gilt es, schnell ein Grundverständnis für die Problemstellung zu erlangen, um die jeweilige Datenbasis interpretieren zu können. Die anschließende Anwendung von Methoden, um die Daten zu analysieren, erfolgt in enger Zusammenarbeit mit den Geschäftsbereichen, was die Arbeit interaktiv und spannend macht.

Sebastian Riedel, Projektmanager Data Analytics, Merck

 

Data Scientist

Der Reiz … liegt für mich vor allem darin, alte Themen umzukrempeln und neue innovative Produkte zu schaffen. Die Auswertungen von Terabytes an Sensordaten unserer Flugzeuge zur Vorhersage von Flugzeiten sind nur ein Beispiel.

So wird gearbeitet: Wir setzen Mathematik, Informatik und fachliches Verständnis geschickt ein, um immer neue Themen durch Machine Learning-Verfahren zu verbessern. In diesem innovativen Gebiet am Ball zu bleiben und neue Erkenntnisse auf andere Gebiete anzuwenden, ist einfach spannend.

Michael Koch, Data Scientist und Associate Director Smart Data Analytics, Lufthansa Industry Solutions

 

Data Analyst

Darauf kommt’s an: Schaeffler besitzt einen großen Schatz: Unzählige Daten, sowohl aus den Anwendungen im Industriegeschäft als auch aus der eigenen Produktion. Die Besonderheit: Als Datenanalyst benötige ich nicht nur konsistente Daten, sondern muss auch die richtigen Fragen stellen. Deshalb arbeite ich sehr eng mit den Kollegen aus unserem Industrie-Bereich zusammen.

Meine Motivation: Dass ich mit meinem Know-how aktiv an dem Aufbau neuer Services und Geschäftsmodelle mitwirken kann.

Dr. Pankaj Joshi, Datenanalyst, Schaeffler

 

Data Scientist

Das mache ich: Kontakt zu Fachbereichen aufbauen, deren Fragestellungen verstehen, Datenbanken analysieren und Lösungsansätze entwerfen. Dann kommt der analytische Teil: Ich lege fest, mit welcher Methode aus dem maschinellen Lernen wir die Fragestellung beantworten können. Das ist ein iterativer Prozess – ich arbeite mich Stück für Stück an die Lösung heran. Eines meiner Projekte ist etwa die prädiktive Wartung von Robotern, d.h. die Vorhersage, ob und wann ein Roboter in Zukunft ausfallen wird.

Das brauchst du: Natürlich sollten Einsteiger eine große Affinität zur Informatik und neuen Technologien, statistische Vorkenntnisse und möglichst auch Vorwissen im Bereich Machine Learning mitbringen. Außerdem sollten sie keine Angst vor unstrukturierten Daten haben. Wichtig sind auch Teamfähigkeit und interkulturelle Kompetenzen – allein in unserer Abteilung arbeiten Kollegen aus über zwölf Nationen zusammen.

Benjamin Kneisl, Data Scientist, BMW

 

Data Engineer

Das mache ich: Beratung für die Themen Datenmanagement, -analyse und -visualisierung zur Wertsteigerung der Geschäfte unserer Kunden. Meine Motivation: Ich habe mich für den Job entschieden, weil er die perfekte Kombination aus Anwendungsnähe, IT und Mathematik ist.

Die größte Herausforderung … ist, den Überblick über die Tools und Algorithmen zu behalten, um für spezifische Probleme der chemischen Prozessindustrie den optimalen Ansatz auszuwählen. Das brauchst du: Kenntnisse in mathematischer Modellierung, Statistik, Machine Learning, Datenbanken und Programmierkenntnisse in mindestens einer Sprache.

Grete Kaffenberger, Data Engineer / Data Scientist, Evonik Industries

 

Data Scientist

Meine Motivation: Die Arbeit mit Computer-Programmen, die von ihrer Umwelt lernen und intelligente Lösungen finden, haben mich schon immer fasziniert. Die Technologie des maschinellen Lernens für die Innovationen der Mobilität der Zukunft zu nutzen, ist meine tägliche Herausforderung.

Kleiner Tipp: Meine praktischen Erfahrungen bei der Datenaufbereitung, der Entwicklung von Lernalgorithmen und natürlich Programmiersprachen wie  Matlab, Python oder R helfen mir dabei.

Muhammad Umer Khan, Data Scientist, Continental


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