Let's talk about Data Science 

... ein bisschen darüber, wer du bist und was du machst.

Ich komme aus dem französisch-sprachigen Teil der Schweiz, zwischen Lausanne und Genf. Ich war erst 3 Semester mit Hauptfach Soziologie an der Uni Genf eingeschrieben und bin dann zur Fachhochschule Lausanne (EPFL) gewechselt und hab dort Kommunikationssysteme studiert. Zwischendurch habe ich ein Austauschjahr an der KTH in Stockholm verbracht. 2005 habe ich dann meinen Master für Kommunikationssysteme gemacht. Danach folgte eine Doktorantenstelle beim L3S-Forschungszentrum der Leibniz Universität Hannover. Ich habe dort meinen Doktortitel der Informatik erworben, ein paar Uni-Seminare geleitet und Projekt-Empfehlungen für EU-Förderungen verfasst. Und gleich im Anschluss habe ich schon bei XING angefangen, wo sie gerade dabei waren, ein neues Data-Science-Team aufzubauen. Ich habe mit dem Team an verschiedensten Projekten gearbeitet, besonders aber daran, wie wir unsere Ontologie noch besser nutzen können, um mithilfe der Daten von Mitgliederprofilen und Stellenanzeigen auf XING bessere Suchergebnisse und Empfehlungen für unsere Mitglieder zu generieren. Kürzlich wurde ich zum „Staff Data Scientist“ befördert und konzentriere mich jetzt darauf, Innovationen im Bereich Data Science in der gesamten NEW-WORK-Gruppe voranzutreiben.

Wie viel Berufserfahrung hattest Du, bevor Du zu uns kamst?

Als Doktorand an der Uni Hannover habe ich hauptsächlich geforscht und, wie gesagt, ein paar Uni-Kurse geleitet und Projekt-Empfehlungen für EU-Förderungen verfasst.

Was gefällt Dir besonders am Job eines Staff Data Scientist?

Wir haben hier eine Menge Profis für Data Science und Data Engineering, die an verschiedenen Lösungen arbeiten, mit einer Bandbreite an Techniken und Technologien. Als Staff Data Scientist in unserem Kernteam ist es spannend für mich, Strategien zu entwickeln, mit denen wir all diese Leute mit innovativen Lösungen unterstützen können.

Wie seid ihr als Team organisiert? Arbeitest Du meistens allein oder gemeinsam mit anderen?

Aufgrund meiner Rolle arbeite ich mit vielen Leuten aus der ganzen Firma zusammen, nicht nur mit denen aus meinem Team. Und unsere Data-Science-Leute arbeiten meist in kleinen Teams in genau abgesteckten Projekten, die von zwei Wochen bis mehrere Monate dauern können. Kleinere Wartungsarbeiten machen wir natürlich auch oft allein oder zu zweit.

Hast Du das Gefühl, dass Du Deine eigenen Ideen einbringen und mit Deiner Arbeit etwas bewegen kannst?

Absolut: Deshalb arbeite ich gern bei New Work SE, weil das Unternehmen so groß ist, dass wir es uns erlauben können, neue Technologien auszuprobieren, aber gleichzeitig auch so klein, dass wir es direkt miterleben, wie unsere Arbeit ihre Wirkung entfaltet.

Wie viel Zeit bleibt Dir, um dich weiterzu­entwickeln?

In unseren Kernteams geht’s ja darum, Innovationen voranzutreiben – wir betreiben also mehr kontinuierliche Weiterbildung als die Kolleg·innen in den Produkt-Teams. So etwa zehn bis zwanzig Prozent unserer Arbeitszeit bilden wir uns weiter, indem wir Neues lernen, Technologien und Software ausprobieren, die neuesten Entwicklungen im Bereich Data Science und Data Engineering verfolgen und an Kursen, Vorträgen und Konferenzen teilnehmen.

Darüber hinaus haben wir zweimal im Jahr die #NewWorkHackweek! Schau Dir das Video an und bekomme einen kleinen Einblick!