29. August 2022

Karriereweg zum Data Scientist

Erste Erfahrungen mit Data Science:

Während meiner Studienzeit in Indien hatte ich zwar von Cloud Computing und künstlicher Intelligenz (KI) gehört, aber ich wusste kaum, was sich dahinter verbirgt. Bevor ich mich mit diesen Begriffen so richtig beschäftigte, wurde ich von einem IT-Unternehmen eingestellt. Als Systemingenieur arbeitete ich an IT-Software, aber ich hatte keine Ahnung von Anwendungen des maschinellen Lernens.

Weil mir damals (vor etwa 8 Jahren) unklar war, ob ich einen nachhaltigen Karriereweg vor mir haben würde, bewarb ich mich in Deutschland für den Masterstudiengang „Embedded Systems“. Da mein fachlicher Hintergrund die Elektronik und Kommunikationstechnik war, zog ich nicht einmal in Betracht, mich für einen Masterstudiengang in Datenwissenschaft zu bewerben.

Nachdem ich jedoch als Student nach Deutschland gekommen war und eine 180-Grad-Kulturverschiebung erlebt hatte, wurde ich über Online-Kurse mit den Möglichkeiten des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft vertraut gemacht. Danach hat mich dieses interessante Thema so sehr motiviert, dass ich fast alle Fächer des Masterstudiums im ersten Jahr abschloss und mich hauptsächlich auf das Erlernen und Anwenden von Data Science konzentrierte. Dies geschah durch ein Forschungsprojekt (Klassifizierung menschlicher Handlungen aus Microsoft Kinect-Daten) an der Technischen Universität Chemnitz, ein Praktikum und eine Masterarbeit über das Thema „Clustering von Automobildaten“ in einem Unternehmen in Braunschweig.

Job auf den ersten Blick:

Auf dem Rückweg von einem Vorstellungsgespräch in München traf ich im Zug einen Continental-Mitarbeiter und erzählte ihm von meinem Interesse und meiner Erfahrung im Bereich Machine Learning. Glücklicherweise schätzte er meinen Enthusiasmus und startete sofort eine technische Frage-Runde im ICE. Etwa eine Woche später hatte ich ein Vorstellungsgespräch. Es gab zwar noch keine offene Stelle beiContinental, ich konnte jedoch bei einem Dienstleister für Continental arbeiten.

Glücklicherweise gab es 2018 eine offene Stelle als Data Engineer, für die ich den Continental-Interview-Prozess durchlief. Dann begann meine spannende Reise als interner Mitarbeiter bei Continental: Im Rahmen meiner funktionsübergreifenden Arbeit bei Tires habe ich zu vielen Geschäftsentscheidungen und Automatisierungen beigetragen, für die ich programmierte und datenwissenschaftliche Konzepte angewendet habe. Während der Pandemie wechselte ich als Data Scientist in die Konzernfunktion, wo ich maschinelles Lernen und Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) erlernte und anwendete.

Ich scherze oft über mich selbst: "Ich war die ersten 2 Jahre im Verkauf (Reifen) und jetzt seit mehr als 2 Jahren im Einkauf (Rohmaterial) tätig". Vielen Dank an Continental für diese großartige Gelegenheit.

Continental bietet die Möglichkeit, Data Science zu lernen:

Conti, ein Arbeitgeber für fast 200.000 Mitarbeiter weltweit, hat die Vision, ein datengetriebenes Unternehmen zu sein, und bietet seinen Mitarbeitern viele Möglichkeiten daran mitzuwirken:

  1. Online-Lernplattformen, wie LinkedIn Learning, Coursera und aCloudGuru zur Weiterbildung.
  2. Software-Akademie-Initiativen, bei denen wir die Lernressourcen von Amazon Web Services kennenlernen
  3. Enterprise Skills Initiative, mit der wir kostenlos Microsoft-Zertifizierungen ablegen können
  4. Quali-guides, interne Experten, die die Mitarbeiter bei der Überbrückung von Qualifikationslücken unterstützen

Während meiner Zeit bei Tires schickte mich mein Vorgesetzter außerdem zur R Studio Konferenz in Kalifornien, USA. Das war eine großartige Gelegenheit, Berühmtheiten wie Hadley Wickham (https://hadley.nz/) zu treffen, die einen großen Beitrag zur Datenwissenschaft leisten.

Kultur bei Conti:

Obwohl das Unternehmen über 150 Jahre alt und ein Fortune500-Unternehmen ist, gibt es keinen Rassismus und flache Hierarchien im Unternehmen. Außerdem gibt es viele Möglichkeiten für die Familie oder um mit Kollegen in Kontakt zu treten, wie z. B.

  1. Hannover-Marathon
  2. Sommerfeste
  3. Employee Assistance Programme (unterstützten Mitarbeiter bei persönlichen/arbeitsbezogenen Herausforderungen)

Tipps für angehende Data Science-​Enthusiasten:

Ich möchte Data Science-Projekte/Teams leiten und freue mich darauf, meine Erfahrungen als Botschafter von Continental zu teilen. In der Zwischenzeit empfehle ich Interessierten dringend die Teilnahme an:

  1. Data-Science-Treffen in eurer Umgebung, das ist eine großartige Möglichkeit, sich zu vernetzen und eine Gemeinschaft aufzubauen
  2. Workshops oder sogar Konferenzen, um Experten auf diesem Gebiet zu treffen
  3. Hackathons (https://www.continental.com/en/career/information-and-contact/events/fiction2science/)
  4. Kaggle-Wettbewerbe (https://www.kaggle.com/), reale Datenherausforderungen mit spannenden Möglichkeiten, Preise zu gewinnen oder zumindest von anderen zu lernen

Ich danke Continental für die Möglichkeit, meine Erfahrungen mit Ihnen zu teilen. Für weitere Diskussionen können Sie mich gerne unter https://www.linkedin.com/in/abhishekhp/ erreichen.

Dieser Artikel wurde von unserem Mitarbeiter geschrieben.

Abhishek Honnavalli Puttaiah

Data Scientist