"Ich arbeite primär im Bereich Data und Analytics. Bei Data liegt der Fokus auf der Verwaltung und Aufbereitung von Daten, bei Analytics geht es vor allem um die Entwicklung und Implementierung von Logiken und Algorithmen."

First things first: Wie hat für dich alles bei Deloitte angefangen?
Erste Berührungspunkte mit Deloitte hatte ich während des Studiums durch ein Praktikum bei der Commerzbank im Bereich Identity and Access Management. Nach meinem Masterstudium der Wirtschaftsinformatik bin ich im Februar 2015 bei Deloitte direkt als Consultant eingestiegen. Gleich bei meinem ersten Projekt ging es um Datenanalyse mit SQL. Das hat mir sehr viel Spaß gemacht und hat mir auch gezeigt, dass ich mich näher mit dem Bereich Analytics beschäftigen möchte.

Du bist im Bereich Cyber & Strategic Risk tätig und beschäftigst dich dort insbesondere mit Themen rund um Analytics, Data & AI. Was genau darf man sich hierunter vorstellen?
Wie der Name schon sagt, gibt es verschiedene Schwerpunktthemen. Ich selbst bin primär im Bereich Data und Analytics eingesetzt. Bei Data liegt der Fokus auf der Verwaltung und Aufbereitung von Daten – meist in Datenbanken. Eine zentrale Aufgabe besteht beispielsweise darin, die Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und in eine zentrale Datenbank zu überführen. Das beinhaltet vor allem die Bereinigung der Daten sowie weitere Datentransformationen für deren spätere Zielverwendung. Je nach Komplexität und Größe der Daten müssen wir uns auch Gedanken um das Datenmodell und um die Performancesteigerung machen. Unter Analytics kann man nahezu jede technische Aufgabe verstehen. Ich selber zähle dazu primär die Entwicklung und Implementierung von Logiken und Algorithmen. Das dient zum einen dazu, Informationen besser zu verstehen und vor allem neue Erkenntnisse zu generieren. Zum anderen werden hier Tools entwickelt, die bestehende, zum Teil sehr komplexe Prozesse automatisieren und damit effizienter gestalten. Der Bereich AI hat im Kern ähnliche Aufgabe, nur werden dafür Algorithmen und Techniken aus dem AI-Umfeld genutzt.

An welchem Projekt arbeitest du aktuell und mit welcher Lösung könnt ihr euren Kunden unterstützen?
Mein aktuelles Projekt beschäftigt sich thematisch mit Kreditmodellierung. Für die Berechnung dieser Modelle werden zahlreiche Daten aus internen und externen Quellen benötigt. Meine Aufgabe besteht darin, die finalen Daten mit den entsprechenden Anforderungen für die Modellierung bereitzustellen und vor allem die geforderte Datenqualität sicherzustellen. Dazu wurde ein Data-Quality-Framework entwickelt, das auf der Plattform DataIKU voll automatisiert implementiert ist und auch dynamisch von verschiedenen Abteilungen des Kunden genutzt werden kann.

Was gefällt dir an deinem Aufgabenbereich besonders?
Mir gefällt vor allem der Mix zwischen technischer Implementierung und dem Kundenkontakt zur gemeinsamen Definition der Anforderungen und des Zielbildes. Außerdem kann man sehr frei eigene Lösungsansätze und Ideen umsetzen.

Hat sich deine Arbeit oder dein Aufgabenschwerpunkt seit COVID-19 geändert? Inwiefern? Eher zum Positiven oder sind neue Herausforderungen entstanden?
Tatsächlich hat sich meine Arbeit kaum geändert, da ich alle Aufgaben remote erledigen kann. Lediglich die Anzahl an virtuellen Meetings und Calls hat etwas zugenommen, weil man sich nicht mehr direkt am Arbeitsplatz absprechen kann. Wenn auch kein vollständiger Ersatz, hilft die Nutzung von Video-Calls zudem ein gewisse Teamatmosphäre zu schaffen.

Für wen könnte das Arbeiten in eurem Team ebenfalls spannend sein und welche Fähigkeiten sollten Neueinsteiger:innen deiner Meinung nach mitbringen, um eine erfolgreiche Karriere zu machen?
Neueinsteiger:innen in unserem Bereich sollten auf jeden Fall technische Kenntnisse mitbringen. Insbesondere Programmierkenntnisse – vorwiegend in Python oder R – sind essenziell. Außerdem sind Erfahrung mit Datenbanken, Big Data und AI sehr wünschenswert. Neben diesen technischen Fähigkeiten sind auch teamorientiertes Arbeiten und ein selbstbewusstes Auftreten für den Kontakt mit dem Kunden wichtige Qualifikationen.

Was würdest du als ein Highlight deiner bisherigen Karriere bezeichnen? Und warum?
Ein Highlight kann ich mit meinem aktuellen Projekt verbinden, bei dem ich die Planung, Konzeption und Umsetzung des Data-Quality-Frameworks als Streamlead mit meinen Erfahrungen aus bisherigen Projekten realisiert habe. Dabei war es wichtig, auch die zukünftige und generische Wiederverwendbarkeit zu berücksichtigen. Es war ein tolles Gefühl, hier federführend für alle Ideen und Konzepte zu sein.

Stell dir vor, du würdest in der Eingangshalle auf dein jüngeres Ich treffen. Was würdest du dir selbst mitgeben wollen?
Tatsächlich haben meine beruflichen Entscheidungen mich sehr schnell zu Themen und Projekten gebracht, wo ich viel lernen konnte und bereits von Anfang an meiner Wunschtätigkeit nachkommen konnte. Daher könnte ich nur sagen – alles richtig gemacht!