Data Scientist bei Materna SE

Während meiner Zeit bei Materna SE, einem großen IT-Unternehmen mit über 4.000 Mitarbeitern, habe ich meine mein Fachwissen im Bereich Data Science verfeinert. Dies geschah in Projekten sowohl für den öffentlichen Sektor als auch für verschiedene Industriebereiche. Zu meinen Aufgaben gehörte die Beratung von Kunden, um deren Bedürfnisse zu verstehen und maßgeschneiderte Lösungen anzubieten. Ein wesentlicher Teil meiner Arbeit bestand in der Entwicklung von KI-Systemen für Aufgaben wie Predictive Maintenance, Objektdetektion und -erkennung sowie Sentiment-Analyse, die den Kunden halfen, ihre Effizienz und Entscheidungsfindung zu verbessern. Darüber hinaus spielte ich eine Schlüsselrolle bei der Konzeption und Implementierung von Fragen & Antwortsysteme, die die Informationsbeschaffung rationalisierten und die Benutzerinteraktion verbesserten. Dieses System war ein Vorläufer der modernen RAG-Systeme (Retrieval Augmented Generation).

In einigen Fällen habe ich bei Bedarf auch synthetische Daten generiert, darunter 2D- und 3D-Bilder, sowie Simulationen für Predictive Maintenance Systemen. Diese Datensätze waren für das Training robuster Modelle von entscheidender Bedeutung, insbesondere in Szenarien, in denen Daten aus der realen Welt selten oder schwer zu beschaffen waren.

Da ich früh gelernt und verstanden habe, dass jedes KI-Projekt nur dann erfolgreich ist, wenn die entwickelten Modelle vollständig eingesetzt und deployt werden, beschloss ich mich auf MLOps zu konzentrieren. Dies erlaubte eine verbesserte Bereitstellung und Skalierung unserer maschinellen Lernmodelle. In diesem Rahmen habe ich eine umfassende MLOps-Architekturen aufgebaut, die sowohl ClearML, als auch mlflow eingesetzt hatten.

Zu meiner Arbeit gehörte auch die Erstellung von Datenvisualisierungen, die dazu beitrugen, Erkenntnisse und Ergebnisse und Ergebnisse an die Stakeholder auf klare und überzeugende Weise zu vermitteln. Ich arbeitete mit Tools wie Grafana oder Prometheus, entwickelte aber auch maßgeschneiderte Dashboards mit Plotly Dash.

Ein großer Teil meiner Arbeit wurde oft in Teamarbeit unter Verwendung von Softwareentwicklungs-Frameworks wie Scrum oder Kanban durchgeführt, unterstützt durch häufig verwendete Software wie Confluence oder Jira.

Über meine technische Verantwortung hinaus habe ich zusammen mit zwei Kollegen die Initiative ergriffen, eine Data Science Community innerhalb des Unternehmens zu organisieren, die die Zusammenarbeit, den Wissensaustausch und die Innovation unter Data Science Fachleuten und Gleichgesinnten stärkte. Außerdem habe ich mein Fachwissen mit einem breiteren Publikum geteilt, indem ich einen Vortrag bei einem der Materna-Developer-Summits hielt. Dort erklärte ich die neuesten Trends und Techniken im Bereich MLOps. Um beim Wachstum der Abteilung zu unterstützen war ich auch öfter Teil von Bewerbungsgespräche. Diese Erfahrungen haben nicht nur meine technischen Fähigkeiten geschärft, sondern mir auch die Möglichkeit gegeben zum Wachstum und Erfolg des Unternehmens sinnvoll beitragen.

Während meiner viereinhalb Jahre bei Materna haben meine Fähigkeiten und meine Arbeit dazu beigetragen, eine neue Abteilung für KI und Datenanalyse zu einem zu einem aufstrebenden und integralen Bestandteil von Materna zu machen.