KI: Dein Einstieg in die spannendste IT-Revolution
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KI – klingt nach Zukunft? Weit gefehlt! In der IT-Welt ist es bereits Realität und eng mit Data Engineering und Data Science verknüpft. Es eröffnet dir nicht nur unzählige Chancen, sondern auch jede Menge Freiheiten, dich als Pionier:in in einem schnell wachsenden Bereich zu etablieren.
Doch das bringt auch Herausforderungen mit sich: Viele Arbeitgeber haben noch Nachholbedarf in Sachen Know-how und Workflow. Aber keine Sorge - wir haben einen Experten, der dir mit seinem Insider-Wissen alle Fragen für deinen Karrierestart in diesem Bereich beantwortet.
David, Data Engineer bei ERGO, gibt uns wertvolle Einblicke in die Welt der KI und zeigt, wie du diese spannende Karrierechance für dich nutzen kannst.
Data Engineering oder Data Science?
Bevor du entscheidest, ob ein Jobeinstieg im Kontext KI das Richtige für dich ist, solltest du die Unterschiede und Zusammenhänge dieser zwei Bereiche verstehen.
- Bei Data Engineering geht es um die Erstellung und Verwaltung von Datenpipelines – also die Sammlung, Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen. Das Ziel ist es hier, den Data Scientists alle Daten zur Verfügung zu stellen, die sie zur Entwicklung und zum Training von Machine Learning Modellen benötigen sowie die Entwicklung und der Betrieb von diesen Lösungen.
- Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das statistische Analysen, Datenanalyse und klassisches Machine Learning und fortgeschrittene Methoden aus dem KI Kontext kombiniert. Data Scientists nutzen die Daten, die von Data Engineers bereitgestellt werden, um Machine Learning Modelle zu entwickeln und zu trainieren. Ihr Ziel ist es, diese Modelle in die Kernprozesse eines Unternehmens einzubinden.
Die zwei Bereiche sind eng miteinander verknüpft und bilden zusammen die Basis Machine Learning und KI produktiv zu nutzen und sind damit der Motor, der Innovationen in der IT antreibt.
Worauf muss ich bei der Arbeitgeberwahl achten?
Bevor du dich auf die Jobsuche machst, stelle dir selbst folgende Fragen: Was interessiert mich wirklich? Data Engineering oder Data Science?
Wenn du dann einen potenziellen Arbeitgeber ins Auge fasst, achte auf folgende Punkte, um einen Treffer zu landen:
- KI-Aufgabenbereiche: Wie werden sie im Unternehmen definiert? Achtung: Oft definieren Unternehmen diese Arbeitsbereiche ganz unterschiedlich!
- Methodiken: Ist und bleibt das Unternehmen am Puls der Zeit im jeweiligen Bereich deines Interesses?
- KI-Projekte: Woran wird konkret gearbeitet und was sind die anvisierten Ziele? Werden die Projekte praktisch integriert?
- Ambitionen: Strebt das Unternehmen an, digitaler Marktführer in der eigenen Branche zu werden und hat es eine überzeugende KI-Strategie?
Was muss ich mitbringen?
Abhängig davon, welcher Bereich dich interessiert, solltest du unterschiedliche Skills mitbringen:
- Data Engineering: Starke Programmierkenntnisse (z.B. Python, Java, Scala), Erfahrung mit der Verarbeitung von strukturierten und unstrukturierten Daten, Erfahrung mit Datenbanken (z.B. SQL, NoSQL), Big Data Technologien (Hadoop, Spark) und Cloud-Services (z.B. AWS, Azure, Google Cloud).
- Data Science: Analytische Fähigkeiten, Kenntnisse in Statistik, Mathematisches know how, Programmierkenntnisse (z.B. Python, R, SAS), Erfahrung im Umgang mit strukturierten und unstrukturierten Daten, theoretisches Wissen im Bereich Machine Learning und KI.
Egal für welchen Bereich du dich entscheidest: Neugier, Kommunikationsstärke und eine agile Arbeitsweise sind in jedem Fall von Vorteil!
Dein Interesse ist geweckt?
Wenn du mehr über Karrieremöglichkeiten in diesem Bereich lernen möchtest, höre dir die neueste Folge des „Career to Go“-Podcasts mit David von ERGO an! Hier gibt er auch Einsichten in seine konkreten Aufgaben und Projekte als Data Engineer.
Hör dir hier Davids Erfahrungen als Data Engineer bei ERGO an!
