Das Aufgabengebiet
Data Science bei ENTEGA hat noch viel Potenzial: Die ersten Schritte sind gemacht, aber es liegt noch viel vor Simon T. und seinen drei Kolleg*innen. Deshalb nimmt neben der Umsetzung von Data Science-Projekten eine gestalterische Komponente einen Teil seiner Arbeit ein. „Wir sind Menschen, die nicht nur coden wollen, sondern die auch Ideen haben, diese angehen und umsetzen“, beschreibt Simon T. sein Team. Gemeinsam treiben sie die Themen Data Science und KI innerhalb von ENTEGA voran. Simon T. und seine Kolleg*innen versuchen, mithilfe von Methoden des Maschinellen Lernens, Muster in Daten zu entdecken und damit Entscheidungen und Prozesse zu verbessern. Insbesondere bei komplexen Problemen mit vielen Daten können dabei wertstiftende Lösungen entstehen. Und Daten gibt es bei ENTEGA in vielen Bereichen: Von Sensordaten der Erzeugungsanlagen, über Verbrauchsdaten von Zählern, dem Energiehandel, Textdaten aus interner und externer Kommunikation bis hin zu Daten aus Marketing und Vertrieb.
Mit einigen Bereichen arbeiten Simon T. und seine Kolleg*innen bereits im Regelbetrieb, in anderen Konzernbereichen sind sie noch nicht so weit. Hier geht es vor allem darum, die Mitarbeitenden dafür zu sensibilisieren, was man mit Daten alles machen kann. Durch Workshops kommt Simon T. mit anderen Fachabteilungen in Kontakt, um bestenfalls eine regelmäßige Zusammenarbeit zu etablieren.
„Es macht mir einfach Spaß, mich in Probleme einzudenken, mit Daten zu hantieren, mit Statistik und Algorithmen Lösungen für diese Probleme zu entwickeln und so einen Mehrwert zu schaffen“, beschreibt Simon T. seinen Aufgabenbereich kurz.
Ein Tag als Data Scientist
Routine-Tätigkeiten sucht man in dem Arbeitsalltag von Simon T. vergeblich – jedes Projekt ist anders, die entsprechende Lösung meistens sehr spezifisch. Durch die agile Arbeitsweise im Data Science-Umfeld ist jedoch auch eine gewisse Regelmäßigkeit vorhanden: In Sprints werden Stück für Stück Lösungen (weiter-)entwickelt, die dazugehörige Planung und Umsetzung ist mit Elementen aus Scrum und Kanban sehr effizient.
8.30 Uhr: Arbeitsbeginn – das erste Meeting
Wann Simon T. in den Tag startet, kann er individuell und flexibel festlegen: Erster Fixpunkt ist das Daily um 9 Uhr.
Vormittags: User Stories
Nach seinem Daily schreibt Simon T. schnell noch einige Nachrichten, um sich mit seinen Kolleg*innen zu aktuellen Themen kurz auszutauschen. Danach arbeitet er konzentriert an Anforderungen in Form von User Stories. Heute geht es darum, ein entwickeltes Vorhersagemodell zu evaluieren und zu verbessern.
12.00 Uhr: Mittagspause
Ein kleiner Snack und die Gedanken etwas schweifen lassen, bevor das nächste Meeting zur Umsetzung der User Stories ansteht.
Nachmittags: Meetings zu Umsetzung der User Stories
Die Meetings von Simon T. finden alle im agilen Kontext statt. Dieses Mal geht es darum, neue Daten mit Informationen zu Geschäftskunden für die Bewertung der Kundenbonität zu verstehen.
15.00 Uhr: Feierabend
Simon T. macht heute einen kurzen Tag und klappt pünktlich seinen Laptop zu – nachmittags warten noch private Termine und Familie auf ihn.
Kurzinterview mit Simon T.
Warum bist du Data Scientist geworden und welchen Weg bist du dafür gegangen?
„Ich habe Wirtschaftsingenieurswesen studiert und mich zum Ende meines Studiums immer intensiver mit komplexeren Datenanalysen beschäftigt. Es hat mir schon immer sehr viel Freude bereitet, aus Daten Erkenntnisse zu ziehen, die man nicht direkt sieht. Nach meinem Studium habe ich zunächst in der Wirtschaftsforschung gearbeitet und mich privat in Richtung Data Science weitergebildet. Datengetriebenes Arbeiten bedeutet für mich, Expertise und Erfahrungen mit Fakten zu untermauern oder auch kritisch zu hinterfragen, um am Ende die bestmögliche Entscheidung zu treffen. Zu ENTEGA bin ich schließlich gekommen, weil ich mich noch intensiver mit Maschinellem Lernen beschäftigen wollte. Außerdem bin ich als Darmstädter der Region verbunden – so wie ENTEGA als nachhaltiges, regionales und verantwortungsvolles Unternehmen.“
Was macht das Arbeiten bei ENTEGA besonders?
„Die Mischung aus Data Science-Projekten und der gestalterischen Komponente ist ein Alleinstellungsmerkmal. Ich kann immer wieder an den Herausforderungen von Data Science wachsen und gleichzeitig mein eigenes Arbeitsfeld mitgestalten. Data Science bei ENTEGA deckt viele Anwendungsfelder ab: Die Erstellung von Prognosen und Klassifizierungen, Erkennung von Anomalien, intelligente Dokumentenprozessierung sind einige Beispiele. Diese thematische Streuung macht das Arbeiten hier sehr attraktiv.“
Wie schaffst du es, fachlich immer auf dem neuesten Stand zu bleiben?
„Die Data Science Welt dreht sich ziemlich schnell. Wir schauen immer wieder, welche neuen Methoden und Tools es gibt, probieren sie aus, um herauszufinden, welche davon sich in unserem Kontext eignen. Ich nehme mir dann die Zeit, mich in diese Themen einzuarbeiten und suche nach passenden Weiterbildungen/Konferenzen. Wenn wir diese neuen Tools oder Methoden einsetzen wollen, suchen wir ein geeignetes Pilotprojekt im Konzern. Wir haben bisher immer einen Weg gefunden, uns mit neuen Themen auseinanderzusetzen und auch die Freiheit erhalten, sie auszuprobieren.“
Darauf kannst du dich verlassen
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