Daten & Künstliche Intelligenz

Was hier gearbeitet wird

An den Daten selbst und nicht an der Anwendung, die sie erzeugt. Das ist der Schnitt, der diesen kleinen Bereich von zwei großen Nachbarn trennt: Wer eine Anwendung baut, in der Daten anfallen, arbeitet in der Softwareentwicklung; wer einen Datenbankserver betreibt, damit er verfügbar bleibt, arbeitet in der IT-Infrastruktur. Hier steht, wer dafür zuständig ist, dass aus Beständen etwas wird, auf das sich jemand berufen kann.

Hinter der Rolle dieses Bereichs stehen mehrere Berufsbilder, die sich die Anzeigen teilen. Der Data Engineer baut die Strecken: Daten aus Vorsystemen holen, bereinigen, zusammenführen, in ein Modell bringen und dafür sorgen, dass das jede Nacht wieder funktioniert. Der Datenbankadministrator verantwortet die Systeme darunter – Sicherung, Wiederherstellung, Berechtigungen, Abfragegeschwindigkeit. Der Data Scientist oder Data Analyst rechnet auf dem Ergebnis und beantwortet Fragen der Fachbereiche. Und ein kleinerer Teil der Anzeigen sucht Leute, die maschinelle Lernverfahren nicht erforschen, sondern in den Betrieb bringen und dort überwachen.

Die vier Aufgaben sind unterschiedlich weit von der Technik entfernt, aber die Anzeigen trennen sie kaum: Ein Titel nennt gern die Aufgabe, die Cloud-Umgebung und das Auswertungswerkzeug in einem Atemzug. Das ist der Grund, aus dem sie hier in einer Liste stehen – und kein Zeichen dafür, dass es dieselbe Arbeit wäre.

Nicht hierher gehört die Auswertung innerhalb eines Standardsystems. Wer mit BW, BI oder der Analytics Cloud arbeitet, arbeitet im Bereich SAP und findet die Anzeigen bei der SAP-Analytics; das ist ein eigener Arbeitsmarkt mit eigenen Werkzeugen.

Der Weg hinein

Fast immer über einen Hochschulabschluss und fast nie direkt. Verlangt wird ein quantitatives Studium – Informatik, Mathematik, Statistik, Physik oder Wirtschaftsinformatik –, und zwar deutlich häufiger als in den übrigen Bereichen dieses Portals. Der zweite gangbare Weg ist der Wechsel von innen: aus der Softwareentwicklung in das Bauen von Datenstrecken, aus der Systemadministration in die Datenbankbetreuung, aus einer Fachabteilung mit viel Zahlenarbeit in die Auswertung.

Was in beiden Fällen dazukommt, ist Handwerk, das man nicht im Studium lernt: SQL in einer Tiefe, die über Abfragen hinausgeht, Versionsverwaltung, Testbarkeit von Datenstrecken und der Betrieb in einer Cloud-Umgebung. Die Nähe zu Cloud und DevOps ist in diesem Feld keine Randerscheinung, sondern der Alltag – die Strecken laufen dort, und wer sie baut, betreibt sie meist auch.

Woran sich die Stelle entscheidet

Zuerst daran, dass dieser Bereich kaum Berufsanfänger sucht. Der Anteil der Anzeigen mit einer Erfahrungsstufe im Titel ist hier der höchste des Portals; wer einsteigen will, findet die Anzeigen dafür eher unter Ausbildung, Studium und Einstieg und wechselt später hierher.

Die zweite Frage ist, ob eine Stelle Strecken baut oder Modelle rechnet. Beides heißt im Titel gern ähnlich, und der Unterschied ist groß: Das eine ist überwiegend Software- und Betriebsarbeit mit einem hohen Anteil an Wartung, das andere ist Analysearbeit, die einen Fachbereich als Auftraggeber hat. Eine Anzeige, die beides verspricht, meint meist das Erste.

Die dritte Frage betrifft den Reifegrad des Hauses. Wo noch keine verlässliche Datenhaltung existiert, geht die erste Zeit für Grundlagenarbeit drauf, gleich wie die Stelle heißt. Wer wissen will, was ihn erwartet, fragt nach den Vorsystemen, nach dem Alter der bestehenden Strecken und danach, wer heute die Auswertungen erstellt.