Umstieg in einen anderen Tätigkeitsbereich?

[mmtzh]

Hallo,

also kurz zu mir: Ich habe eine Ausbildung zum FIAE abgeschlossen und danach noch ein duales (Bachelor) Studium zum Wirtschaftsinformatiker ran gehängt. Und seit 1 1/2 Jahren bin ich nun fertig mit dem Studium und Arbeite als Java und Python Entwickler.
Ich habe während meiner Ausbildung also Anwednungsentwicklung gemacht, während meines Studiums auch und jetzt immer noch.
Generell macht mir das Entwickeln spaß... allerdings fühle ich mich häufig wie ein Code-Monkey (Hier ein Button verschieben, da eine Fehlermeldung ändern, etc.). Und ich hätte gerne einen etwas anspruchsvolleren Job.
-> was ich genau machen würde weiß ich nicht. Vielleicht in die richtung Data Science oder KI oder vielleicht auch etwas in Richtung Embedded Software-Entwicklung.

Nun bin ich mir aber nicht sicher wie ich es überhaupt schaffen kann so einen Arbeitsplatz zu erhalten. Ich habe ja bisher nur in der Anwendungsentwicklung Berufserfahrung. Ich habe kürzlich ein Fernstudium (Master) angefangen. Allerdings erlerne ich damit hauptsächlich Theorie, die mir in der Praxis wenig nützt wenn ich keine Berufserfahrung habe.

Wie würdet ihr vorgehen?
Hätte jemand einen Tipp für mich?

 

[_killy_]

Du hast das typische Problem eines Berufsanfängers - noch wenig Erfahrung mit den eigentlichen Produkt und bekommst erstmal die kleinen Themen ab. Machst du es gut, werden die Themen komplexer - vorausgesetzt deine berufserfahrenen Kollegen behandeln jetzt schon komplexe Themen. Bei manchen Unternehmen fällt selbst für Senior Entwickler nicht mehr als "Button verschieben" ab.

Bei uns ist letztes Jahr auch ein Junior Entwickler gegangen ... hatte mit ihn gesprochen, dass er bei der neuen Firma ja auch wieder von 0 anfängt, da die beiden Software Systeme total unterschiedlich sind. Für ihn war es dennoch okay, weil er sich in der neuen Firma mehr versprach.

Bzgl. Data Science - hier musst du deine Mathe/Statistik Kenntnisse erweitern/vertiefen. Mit Python hast du zumindest schon mal eine Sprache die in diesem Bereich gern genutzt wird.

 

[mmtzh]

Ich habe nicht unbedingt das Gefühl, dass ich als Anfänger betrachtet werde und die einfachen Aufgaben bekomme. Mein Team-Leiter macht zu 80% das gleiche wie ich. Und ich bin auch die Vertretung meines Team-Leiters, wenn er im Urlaub oder Krank ist. Die Entwicklung an dem Produkt ist eben generell keine Rocket-Science.

Bzgl. Data Science - hier musst du deine Mathe/Statistik Kenntnisse erweitern/vertiefen. Mit Python hast du zumindest schon mal eine Sprache die in diesem Bereich gern genutzt wird.

Kenntnisse erweitern ist ja durchaus machbar. Ich kann ja mit Udemy, Youtube und Büchern einiges dazu lernen. Aber damit hab ich dann ja keinen Nachweis dass ich wirklich was kann und immer noch keine Berufserfahrung. Oder denkst du dass ich mit solchem Wissen mich dann bewerben kann?

 

[_killy_]

Ein Großteil der Bewerber im Bereich Data Science haben keine Berufserfahrung im Bereich Data Science gerade weil das Thema "relativ neu" ist. Wenn du über Udemy, Udacity, Datacamp, Edx & Co Kurse nachweisen kannst, stehen deine Chancen beim Wechsel ganz gut.

PS hier findest du auch eine gute Übersicht von Kursen in Deutschland - Data Science Blog.

 

[ascer]

@mmtzh: Ich würde da unterscheiden zwischen du kommst als Anwendungsentwickler (mit welcher Spezialisierung auch immer) in einem Unternehmen unter, dass mehr "rocket science" macht als dein derzeitiges oder du bewirbst dich auf Stellen als Data Scientiest, Machine Learning / Deep Learning Engineer usw.

Wenn du letzteres möchtest (also nicht einen interessanteren Arbeitgeber bzw. ein interessanteres Produkt, sondern einen ganz anderen Beruf), dann stehen deine Chance aber imho ohne entsprechendes Studium sehr schlecht.

Data Scientiest und noch viel stärker der Bereich KI (also Machine Learning, Deep Learning, ...) sind akademische Disziplinen. Da musst du schon Glück haben um ohne entsprechende Spezialisierung im Studium eingestellt zu werden.
Der normale Weg für die "Default"-Jobs in dem Bereich ist ja schon Bachelor (eventuell da sogar schon einen spezialisierten) an der Uni und dann spezialisierte Masterprogramme. Wenn man einen Blick auf größere Unternehmen, Projekte und/oder "interessantere" Stellen wirft, ist eine Promotion in dem Gebiet auch schon sehr üblich.

Das ist aber grundsätzlich auch nicht verwunderlich. Die akademischen Anforderungen an Data Scientists sind i.d.R. schon recht hoch und spätestens bei KI-Jobs, also wo du wirklich als Deep Learning Engineer o.Ä. angestellt bist, ist man auch einfach - mal etwas übertrieben dargestellt - ohne Berufserfahrung bei Google oder eine Promotion nicht ausreichend qualifiziert.
Das ist ja keine herkömmliche Entwicklung mehr. Robotik, autonomes Fahren oder das klassische "Data Crunching" für irgendeinen Konzern ist Forschung und Entwicklung. Ohne einen starken beruflichen Background in genau diesem Feld oder eben die entsprechende akademische Laufbahn könnte man in dem Feld auch schlicht nicht produktiv tätig sein.
Und akademische Laufbahn meint hier: Uni. Forschung. Theorie.

Wenn Tesla auf einmal einen neuen Autopiloten released, haben die ja auch nicht einfach drölfzig Millionen Sachen hardcoded umgesetzt und ansonsten mehr Daten auf bestehende Modelle geschmissen. Der größte Teil von Neuerungen entsteht da durch Wissenstransfer: Grundlagenforschung -> "Praxis". Ohne den entsprechenden Background in KI-Disziplinen fehlt schlicht die Kompetenz, um neue Lösungsansätze überhaupt zu verstehen, geschweige denn zu erfinden oder zumindest für das eigene Unternehmen abzuwandeln und einzusetzen.

 

[Fu Manchu]

... Ich habe kürzlich ein Fernstudium (Master) angefangen. Allerdings erlerne ich damit hauptsächlich Theorie, die mir in der Praxis wenig nützt wenn ich keine Berufserfahrung habe....

Kannst du schreiben um welches es sich handelt? Ansich ist die Idee eines Fernstudiums erst mal gut und dass es mit Theorie beginnt und endet ist leider meistens so.

Es gibt ja auch Fernstudiengänge im Bereich Data Science - sollte sich deine aktuelle Wahl des Fernstudium als unglücklich erweisen, könntest du evtl wechseln. Die Liste von _killy_ ist wirklich interessant, da sind einige deutsche Hochhschulen enthalten, die entsprechendes anbieten. Die Leuphana lächelt mich gerade an .

 

[mmtzh]

Ich habe begonnen praktische Informatik an der Fernuni Hagen zu studieren (M.Sc.).

Allerdings gibt es da gar keine Module im Bereich Data Science. Und KI begrenzt sich auf Inference-Systeme und Semantic Web.

Das Problem mit anderen Hochschulen, die ein Fernstudium anbieten ist, dass diese meist sehr teuer sind.
Das Studium an der Fernuni Hagen ist ja mit 700€ (insgesamt) fast geschenkt.

 

[Fu Manchu]

Schaue mal in _killy_S Liste, die Leuphana z.B. hat auch ein nebenberufliches Studium Data Science mit Semesterbeiträgen von ca. 350€.

 

[_killy_]

@ mmtzh

Wenn du bei der Fernuni Hagen bleiben möchtest - dann schwenk auf den Bachelor in Mathematik. Damit klappt es dann auch im Bereich Data Science.

Den Kommentar von ascer kann man sich fast wieder schenken. Ich hab einige Stellenbeschreibungen gesehen, da möchten die Unternehmen einfach auch ein Programmierer der Statistik Kenntnisse hat und diese Kombination soll dann entsprechend auf deren Datenbestände "losgejagt" werden. Solange du dich also nicht direkt bei einem Autohersteller bewirbst und dort "autonomes Fahren" im Alleingang auf die Beine zu stellen sollte es schon passen.

PS als kleiner Tipp - ich würde nicht zu Tesla gehen ... so lange wird es die nicht mehr geben ...

 

[ascer]

Den Kommentar von ascer kann man sich fast wieder schenken. Ich hab einige Stellenbeschreibungen gesehen, da möchten die Unternehmen einfach auch ein Programmierer der Statistik Kenntnisse hat und diese Kombination soll dann entsprechend auf deren Datenbestände "losgejagt" werden. Solange du dich also nicht direkt bei einem Autohersteller bewirbst und dort "autonomes Fahren" im Alleingang auf die Beine zu stellen sollte es schon passen.

"Ich habe einige Stellenbeschreibungen gesehen" ist eine sehr schwache Aussage zu dem großen Bereich der Data Science & KI Tätigkeiten. Natürlich ist das speziell in Deutschland zum Teil so, weil gerade hier alles 5-10 Jahre im Vergelich zu USA, Kanada, Japan, GB usw. hinterherhinkt.

Das ändert aber nichts daran, dass man zwischen Jobs, die Programmierer mit z.B. Statistikerfahrung (für Szenarien wie bei dir beschrieben) stark unterscheiden muss von Stellen, in denen echte Data Scientists oder eben KI-Entwickler gesucht werden. Das ist dann eine ganz andere Situation.

Im Übrigen habe ich auch genau von diesem Unterschied gesprochen: möchte er in ein spannenderes Unternehmen / ein spannderes Produkt und dort dann als Programmierer arbeiten mit einem Aufgabenfeld, dass sich unter anderem auch auf "Data Science" erstreckt. Oder möchte er als Data-Scientist / KI-Entwickler arbeiten. Das sind defintiv zwei verschiedene paar Schuhe.

 

[_killy_]

@ ascer

Soll ja auch nicht böse gemeint sein. Es gibt halt Firmen die "schmücken" die Stelle halt mit einer attraktiven Positionsbezeichnung aus, auch wenn es am Ende der Programmierer mit Statistik Erfahrung ist.
Teilweise scheinen mir die Firmen da auch Schwierigkeiten zu haben wirklich genau abgrenzen zu können zwischen Data Analyst, Data Scientist und Data Engineer. Der Data Scientist taucht am häufigsten als Bezeichnung in den Stellenbeschreibungen auf, laut Aufgabenfelder wird dann aber nicht zwingend ein Data Scientist gesucht sondern eher der Engineer oder der Analyst.