Einstieg ins IT Berufsleben - Gedanken / Tipps / Erfahrungen

[as21]

Hallo liebe Community
nach so langer Zeit als aktiver Leser, mein erster Beitrag hier im Forum.

ich würde mir gern ein paar Meinungen zum Berufseinstieg einholen. Konkret geht es um die Berufswahl, Chancen, Gehalt und "Perspektiven". Ich bin im Raum NRW unterwegs.

Wird ein längerer Text. Ihr wurdet gewarnt

Spoiler: Infos zu mir

Mein Studienverlauf:

• Master in einem IT Studiengang (Note: 1,6) an einer Universität gerade frisch abgeschlossen.
• Davor, Bachelor, an derselben Universität (Note 1,6) abgeschlossen.
• ~ 6,5 Jahre gebraucht

Nebenjobs, in chronologischer Reihenfolge. Zwischen den Jobs war ich mal arbeitslos, weil die Universität etwas mehr Aufmerksamkeit benötigte.
- Anfangs bei einem kleinen IT Dienstleister als Hilfskraft für Kundenberatung, VBA Entwicklung (alleine) für Kundenwünsche gearbeitet (1,5 Jahre)

- 10 Monate als Tutor an der Universität

- 4 Wochen als Softwareentwickler gearbeitet und gekündigt, weil die Firma sich im Nachhinein als sehr chaotisch herausstellte. Der Mitarbeiter dem ich zugewiesen war, ließ mich irgendwelche 0815 Anfänger Programmier-Tutorials durcharbeiten, obwohl es vorher im Gespräch hieß, man könne mich "definitiv direkt sinnvoll einsetzen und brauchen". Er wirkte aber auch generell sehr überfordert. Gespräch mit ihm + Vorgesetzten brachte keine Besserung. Hier liegt keine Überschätzung vor. Als Student ist man natürlich kein professionelle Entwickler und die Skills sind auch sehr begrenzt, aber nicht mal einfache Tests, Frontend Aufgaben wie Buttons implementieren durfte ich machen.

- 10 Monate als SHK (14h/Woche) an einem Projekt für die Universität gearbeitet. Hauptaufgaben war Mitentwicklung an einem Softwareprojekt, Datenaufbereitung, und gelegentlich Mitarbeitern aushelfen (Frontend Entwicklung, Annotation + Evaluation von Datensätzen, ...)


Durch die Nebenjobs und universitäre Projekte habe ich mir ein paar gängige Programmiersprachen und co. angeeignet (Java, Python, C, SQL, VBA, Grundkenntnisse in HTML/ CSS/ JavaScript) und auch mit dem ein oder anderen Framework (Django, Flask) und Bibliotheken (scikit-learn, spaCy, NLTK, pandas) und Software wie Apache Solr gearbeitet. Der Schwerpunkt lag schon auf der Python Welt, weil die letzten Projekte + meine Masterarbeit viel mit Daten (Open Data, geographische Daten), NLP & supvervised Machine Learning zu tun hatten und Python sich da gut eignete. Die Projekte waren keine Meilensteine, Standard Studentenprojekte würde ich sagen.

Ich versuche etwas den Trend und die Entwicklung in der IT Welt zu verfolgen und zu erkennen, damit ich es ggf. bei der Job Auswahl berücksichtigen kann.
Viele Unternehmen gehen mittlerweile in den Bereich Big Data, Cloud, KI / Machine Learning, IoT, ... . Jeder mit einem anderen Ziel und Technologie Stack. Kleine / mittelständige Consulting und Entwickler Buden gibt es in NRW auch einige. Auch große Konzerne wie REWE Systems, Telekom und große Chemiekonzerne wie Bayer / BASF suchen IT'ler für den Big Data / Digitalisierung / SW-Entwicklung. Mein persönliches Interesse ist breit aufgestellt. Klingt etwas perspektivlos , aber ich interessiere mich tatsächlich für viele Themen, wenn ich auch bei einigen Themen keine persönliche Erfahrung habe oder lediglich einfaches Grundwissen vorweisen kann. In vielen Themengebieten / Aufgabenbereichen kann ich mir vorstellen zu Arbeiten, bis auf "klassische" Consulting Tätigkeiten mit hoher Reisebereitschaft. Die ersten 2-3 Jahre und beim ersten Job achte ich weniger aufs Gehalt. Eine spannende und vor allem lehrreiche Stelle mit 46k€ Gehalt ist interessanter als eine langweilige 0815 "ich code immer dasselbe" Stelle mit 52k€. Mittelfristig möchte ich aber schon ein deutlich höheres Gehalt anstreben, da auch die Familiengründung geplant ist. Daher sind Aufstiegsmöglichkeiten und "Zukunftsperspektive" auch ein Faktor. Sicherlich hängt das primär an meinen Leistungen ab,


1. Ein grundlegender Gedanke:
- Wie sehr bin ich mittelfristig in meiner Berufswahl eingeschränkt, wenn ich mich für einen Zweig entscheide ? Ich möchte mir nichts verbauen, weil ich den "nächstbesten" Job annehme.

Angenommen, ich fange in einer IT Bude als Java-Entwickler an (zwei mündliche Job-Angebote habe ich bereits erhalten über Vitamin B). Gehalt und Gehaltsentwicklung ist bei beiden eher durchschnitt (+/- 47k Startgehalt mit +5-10% jährlich, für mehr muss man schon besonders sein) aber die Chefs und Mitarbeiter sind sehr nett & kompetent. Man setzt sich auch für die Mitarbeiter ein durch Fortbildungstage + Budgets, gute Hardware usw. . Für ein paar Jahre kann ich als Entwickler sicherlich arbeiten, ohne Morgens völlig genervt aus dem Bett zu klettern. Hat mir bis jetzt auch Freude bereitet. Das man als Entwickler auch sich weiterentwickelt ist mir klar. In ein paar Jahren ist man dann Senior Entwickler, bekommt hoffentlich deutlich mehr Gehalt & anspruchsvollere Aufgaben usw. . Ein Jobwechsel zu einem andere Unternehmen fördert sicherlich auch das Gehalt.

Im gleichen Atemzug stell ich mir zwei Fragen:
- Da ich mich als Entwickler primär auf Java + Java-Technologien fokussiere, denk ich mir: Wenn in 5-7 Jahren Java nicht mehr so gefragt ist, was dann ? Klar, niemand weiß was in ein paar Jahren mit Java sein wird, aber aktuell gibt es eine Menge von Entwicklungen im Bereich SW-Entwicklung, je nach Schwerpunkt oder Thema. (Erlang/Elixir, Python, Go, Clojure usw.).
Gut, Java wurde 2015-2016 bereits für tot erklärt und wird immer noch gut genutzt ...
Klingt vielleicht ein wenig sehr skeptisch, aber sollte man jetzt noch auf Java "setzen" ? Für mich käme noch der Stellenmarkt für Absolventen als Python Entwickler in Frage, dieser ist in NRW schon sehr klein, wenn man nicht im Bereich ML / KI, Data-Science / Analytics arbeiten möchte (was ich nicht ausschließe).


2. Branche & Unternehmen

Oben kurz angerissen, ist ein wichtiger Faktor auch das Unternehmen. Ich bekomme oft mit, dass Konzerne (gerade IG-Metall & Chemie) ganz gut bezahlen und auch immer gern IT-ler suchen. Ein wenig Umschauen zeigt auch, dass viele Unternehmen von RWE, über Thyssenkrupp bis hin zu REWE, Aldi und kleinen Banken wie Bank11 Stellenausschreibungen haben.
Weiterhin gibt es auch klassische Consulting Buden wie adesso, Reply AG und capgemini invent und Unternehmen für SW-Entwicklung (mit teilweise einer Spezialisierung) wie codecentric oder Qimia Gmbh.

Irgendwelche Tipps / Erfahrungen, wie man selektieren Unternehmen und Stellenausschreibungen selektieren sollte ? Nach Interesse ist schwierig, da ich tendenziell vieles machen würde. Wie geht ihr an die Sache ran ? Bei Großkonzernen ist man nach meiner Recherche sicherer aufgehoben, wo hingegeben bei den kleineren Unternehmen dafür mehr Dynamik steckt.


3. Bewertungsportale vs persönlicher Eindruck
Wie denkt ihr über Kununu / Glassdor Bewertungen? Halte ich persönlich, gerade bei großen Konzernen für schwierig und zu ungenau.
Beim Vorstellungsgespräch bekommt man ja meist nur die beste Seite vom Unternehmen zu sehen. Die Realität kann da ganz anders aussehen. Wie seht ihr das?


4. Innovation, Trends?
Big Data, BI, IoT, Cloud, irgendwelche anderen Buzzwords....
Teilweise ein neuer Markt, der sich hier entwickelt. Wir in Deutschland sind da noch technologisch (gefühlt) etwas hinten dran, wenn man nicht gerade bei speziellen Unternehmen wie DeepL bei der Übersetzung mittels KI oder am Fraunhofer arbeitet.
Ich bin etwas verunsichert. Big Data ist bereits seit fast 10 Jahren ein Thema und so langsam hört der Hype auf, weil jetzt IoT und KI der letzte heiße Scheiß ist.
Wie vorsichtig sollte man beim Einstieg in "neue" Berufszweige sein?


5. Alternative Berufswege?
Ich habe mich hauptsächlich mit primär "technischen" Berufe in der IT befasst.
Neben Consulting, Projektmanagement / DevOps, IT-Security, SW Entwicklung / Engineering, und dem Data Science / KI / IoT Bereich, gibt es noch spannende größere Berufszweige, die ich übersehe?




Vielen Dank fürs Lesen & auch fürs Antworten


Viele Grüße
Andy

 

[ayngush]

Wie vorsichtig sollte man beim Einstieg in "neue" Berufszweige sein?

Ja, wenn man das Thema ernsthaft abseits vom Forschungs- und Bildungsniveau betreibt, dann bleiben viele dieser Trends in den Unternehmen auch einfach mal auf der Strecke liegen.
Big Data klingt im Werbeprospekt ganz Toll aber der Nutzen ist dann oft leider doch nicht so groß.

T-Systems verbrennt sich ja zum Beispiel immer regelmäßig die Finger mit diesen Themen. Erst war es Big Data, dann Cloud Computing und das nächste, wo sie einfach nur Geld versenken um am Ende Leute freistellen zu müssen werden dieses ganzen IoT und KI Themen bei denen werden. Es wird halt immer ein oder mehrere Anwendungsszenarien und Vorzeigeprojekte mit solchen Technologietrends geben. Aber in der breiten Masse scheitern solche Trends durchaus regelmäßig. Dafür werden solide Themen wie "Sicherheit in der Informationstechnik" oftmals stark vernachlässigt.

 

[mastaqz]

Im gleichen Atemzug stell ich mir zwei Fragen:
- Da ich mich als Entwickler primär auf Java + Java-Technologien fokussiere, denk ich mir: Wenn in 5-7 Jahren Java nicht mehr so gefragt ist, was dann ? Klar, niemand weiß was in ein paar Jahren mit Java sein wird, aber aktuell gibt es eine Menge von Entwicklungen im Bereich SW-Entwicklung, je nach Schwerpunkt oder Thema. (Erlang/Elixir, Python, Go, Clojure usw.).
Gut, Java wurde 2015-2016 bereits für tot erklärt und wird immer noch gut genutzt ...
Klingt vielleicht ein wenig sehr skeptisch, aber sollte man jetzt noch auf Java "setzen" ? Für mich käme noch der Stellenmarkt für Absolventen als Python Entwickler in Frage, dieser ist in NRW schon sehr klein, wenn man nicht im Bereich ML / KI, Data-Science / Analytics arbeiten möchte (was ich nicht ausschließe).

Wann wurde Java von einer seriösen, objektiven Person/Institution für tot erklärt?
Nur weil eine Wurst auf Medium oder sonstwo so etwas schreibt, sollte man eben auch mal darüber selbst nachdenken: Eine Programmiersprache ist ein Werkzeug, um Probleme zu lösen. Viele Abläufe sind dabei sehr ähnlich. Nur weil irgendwas der heiße Scheiß ist, heißt das nicht, dass Legacy-Code, also geschätzt 99% des Codes, in den Müll fliegt.

Und für deine Weiterbildung, d.h. über deinen Java-Tellerrand hinaus, bist du natürlich selbst verantwortlich, dementsprechend ist die Frage, was in x Jahren passiert, wenn Sprache y tot ist, natürlich sehr einfach zu beantworten: Als Profi hast du dich Monate und Jahre davor darauf vorbereitet und kannst dann etwas Neues machen. Dafür Clean Coder von Robert Martin lesen und umsetzen.

3. Bewertungsportale vs persönlicher Eindruck
Wie denkt ihr über Kununu / Glassdor Bewertungen? Halte ich persönlich, gerade bei großen Konzernen für schwierig und zu ungenau.
Beim Vorstellungsgespräch bekommt man ja meist nur die beste Seite vom Unternehmen zu sehen. Die Realität kann da ganz anders aussehen. Wie seht ihr das?

Meine Frage bei Interviews, ganz direkt:

• Was nervt dich hier am meisten?
• Warum hast du hier angefangen?
• Würdest du deinem Lebenspartner empfehlen, hier anzufangen?
• Was findest du hier besonders toll, was du sonst noch nie so erlebt hast?

...

 

[ascer]

@as21 ich sehe jetzt noch nicht, worauf du dich überhaupt schon spezialisiert hast?

Typischerweise legt man im Bachelor die ersten foundations für eine Spezialisierung und geht diese im Master dann richtig an. Ansonsten ist man eben, überspitzt formuliert, der 0815-Absolvent der um die 0815-Java-Vakanz mit anderen Praktikern konkurriert.

Sich nach dem Master zu spezialisieren ist äußerst untypisch und höchstens mit Promotion überhaupt noch wirklich effektiv möglich. Fernab der Einarbeitung in eine Branche und Berufserfahrung stellt man Akademiker ja gerade dann ein, wenn man Arbeitskräfte benötigt die in sehr spezialisierten Bereichen fundiertes Theoriewissen mitbringen.
Also salopp gesagt: wenn Musterlösungen nicht mehr funktionieren und man komplexere Problemlösungsstrategien in einem bestimmten Bereich braucht.

Zum Allrounder, der sich erst mit der Berufserfahrung spezialisiert, wird man ja eigentlich nur wenn man z.B. als Physiker, Informatiker, ... etwa ins Consulting o.Ä. geht. Wobei es selbst dort mit konkretem Technologie-Consulting ja immer mehr Richtung Spezialisierung geht.

Ja, wenn man das Thema ernsthaft abseits vom Forschungs- und Bildungsniveau betreibt, dann bleiben viele dieser Trends in den Unternehmen auch einfach mal auf der Strecke liegen.

Das würde ich jetzt nicht so sehen. Alle großen Konzerne haben Forschungs- & Entwicklungsabteilungen, dann gibt es noch einige Konzerne wie etwa Google, die ausschließlich aus Innovativtechnologien bestehen und dann natürlich sehr viele Start-Ups und Mittelstand, die sich auf Lösungen innovativer Felder spezialisiert haben.

Es ist ja jetzt nicht so, als gäbe es z.B. ernsthafte KI-Spezialisierungen an jeder Uni/FH und genauso wie in etwa theoretischer Physik schließen sowieso die wenigstens solche Spezialisierungen ordentlich ab. Ich z.B. habe an einer der großen Elite-Adressen studiert und wir haben viel bei uns in diesen Forschungsrichtungen. Trotzdem schließen da deutlich weniger als 50/Semester z.B. mit KI-Spezialisierungen ab. Selbst wenn man da die Absolventen aller Top-Adressen und halbwegs renommierter Stellen in Deutschland akkumuliert (was definitiv weit unter 100 sind), dann schließen da höchstens wenige Tausend deutschlandweit pro Semester ab.

Also von ordentlich qualifizierten Alumni - auch meine eigene Erfahrung - hat man es schon sehr einfach eine Stelle zu in den Innovativbereichen zu finden.

T-Systems verbrennt sich ja zum Beispiel immer regelmäßig die Finger mit diesen Themen.

Das stimmt, kommt aber auch nicht von ungefähr. Gerade größere, deutsche Unternehmen haben häufig die Mentalität "was kostet das?" anstatt von "was macht das besser?". Unternehmen wie Google, die Investitionen nicht scheuen und stets nach letzterem Handeln fahren mit neuen Technologien auch ordentliche Gewinne ein.

Wann wurde Java von einer seriösen, objektiven Person/Institution für tot erklärt?

Tot ist übertrieben, aber in vielen Bereichen ist Java definitiv seit längerem auf dem absteigenden Ast. Aus einigen Domänen, etwa WebApps, ist es effektiv ja auch schon vollständig verbannt.

 

[as21]

Danke erstmal für die umfangreichen Antworten. Aktuell ist privat viel los, daher komm ich erst jetzt zum Antworten. Aber dafür ist die Antwort umso umfangreicher.

Fernab der Einarbeitung in eine Branche und Berufserfahrung stellt man Akademiker ja gerade dann ein, wenn man Arbeitskräfte benötigt die in sehr spezialisierten Bereichen fundiertes Theoriewissen mitbringen.
Also salopp gesagt: wenn Musterlösungen nicht mehr funktionieren und man komplexere Problemlösungsstrategien in einem bestimmten Bereich braucht.

Zum Allrounder, der sich erst mit der Berufserfahrung spezialisiert, wird man ja eigentlich nur wenn man z.B. als Physiker, Informatiker, ... etwa ins Consulting o.Ä. geht. Wobei es selbst dort mit konkretem Technologie-Consulting ja immer mehr Richtung Spezialisierung geht.

Meine Kenntnisse sehe ich eher als eine Art Werkzeugkasten, mit dem man an Probleme angehen kann, da ich ein gewisses Fundament an Wissen besitze. Genaueres zu meinem Profil und Werdegang steht weiter unten.
Ich kann natürlich versuchen, eine Position für genau mein Profil zu finden. Zugegeben, es gibt sicherlich viele Absolventen mit einem besseren Skillset und ähnlichem Profil, aber da sehe ich gar nicht so ein Problem. Meine ersten Job-Recherchen zeigten halt, dass gerade der Bereich rund um NLP, in der ich etwas Wissen besitze, eine eher kleine Nische ist. Es gibt einige Stellen, wo viele meiner Schwerpunkte passen. Oft werden diese Stellen auch als "Data Scientist" ausgeschrieben. Damit habe ich auch kein Problem.

Ich hadere dennoch etwas damit. Ich habe 0 Erfahrung mit konkreten Aufgaben der Berufswelt. Sicherlich weiß ich in etwa, was ne Dev-Bude oder ein IT-Dienstleister macht. Ein SW-Entwickler hat in Unternehmen halt oft ähnliche Aufgaben.
Ich weiß nicht, ob es dumm ist meine "Spezialisierung" etwas zu vernachlässigen bei der Berufswahl. Klar ich find NLP und co. ganz interessant, aber wirklich brennen tu ich nicht für das Thema. Ich bin eigentlich offen für allerlei Themen, solange es nicht 100% Fleißarbeit ist. Ich möchte bloß kein Coding-Monkey werden.
Aktuell bin ich mit einem Unternehmen im Bereich SW-Beratung und Entwicklung (<100 Mitarbeiter) im Gespräch für eine Stelle als Software-Engineer und mir wurde zugesichert, ich hätte mit der Zeit auch die Möglichkeit, Erfahrungen in verwandte Disziplinen wie DevOps, Projektmanagement oder in der IT-Beratung zu sammeln. Ich kenne einige Mitarbeiter da sehr gut und alle sind maßlos glücklich. Gehalt ist in Ordnung, Top Arbeitgeber, Ordentlich Budgets für Fortbildungen. Die Projekte können halt vllt. etwas langweilig sein, aber das gehört auch mal dazu. Ich habe auch kein Problem mit SW-Entwicklung. Ich stelle mir den Wechsel in verwandte Disziplinen nach ein paar Jahren Tätigkeit auch nicht allzu schwierig vor. Frameworks und Sprachen sind schenll erlent wenn man mal wirklich ein paar Jahre Erfahrung vorzuweisen hat und nicht vollkommen hängen geblieben ist. Auch die Spezialisierung innerhalb der SW-Entwicklung in (Achtung Buzzword Bingo) Big Data, Cloud o.a. ist ja immer noch machbar.
Ich versuche, Unternehmen & Tätigkeit gleichermaßen zu gewichten. Ich habe hier nun ein sehr engagiertes Unternehmen. Die Position klingt "ok", auch wenn ich zu Beginn "nur" ein Entwickler bin.

Wie seht ihr das?

@as21 ich sehe jetzt noch nicht, worauf du dich überhaupt schon spezialisiert hast?
Typischerweise legt man im Bachelor die ersten foundations für eine Spezialisierung und geht diese im Master dann richtig an.

Oh, das hab ich wohl nicht erwähnt. Eine extreme Spezialisierung wie vielleicht an machen Elite-Unis war nicht komplett möglich. Im Spoiler-Tag die genaue Erläuterung wieso. (Achtung - langer Text).
Zusammenfassend würde ich sagen, dass ich meine Spezialisierung im Bereich Natural Language Proceessing und Information Retrieval hab. Als Handwerkszeug halt Java, Python, SQL und ein wenig Umgang mit Machine Learning Methoden und gängigen Libraries für NLP. Klammert man das NLP & IR Ding aus, ist mein sonstiger Fokus eher in die Breite gegangen als in die Tiefe.

Spoiler: Erläuterung

Der Bachelor war sehr strukturiert für 4 Semester. Lediglich Grundlagen der Informatik und höhere Mathematik Im 5. Semester konnte man seinen Schwerpunkt frei aussuchen. Bei mir waren es

• Datenbanksysteme
• Rechnernetze / Netzwerksicherheit

Im 6. Semester musste man in einem der Lehrstühle der Schwerpunkt-Module die Bachelorarbeit schreiben. Bei mir war es in dem Lehrstuhl für Datenbanken. Hab für ein konkretes Szenario eine Datenbank-Architektur konzipiert und eine Java-Applikation entwickelt. War schon sehr "praktisch" für eine BA.

Wir hatten noch die Möglichkeit ein Nebenfach zu wählen. Ich entschied mich für Computerlinguistik, da alles andere sehr fachfremd und auch nicht spannend war (Chemie, Physik, Mathematik, BWL, ...) . Neben Grundlagen der Sprache u. Linguistik gab es neben klassischen theoretischen Veranstaltungen, noch welche in denen man, im Bereich Natural Language Processing (NLP), Datenanalysen gemacht hat o,.ä. (Sentiment Analyse, Topic Labelling usw.).


Im Master konnte man sich die Module komplett selber aussuchen. Mein Interesse lag in den Bereichen Information Retrieval (IR), NLP und auch Machine Learning. Wollte dahingehend mich auch spezialisieren. Ging nur bedingt auf. Hab passende Vorlesungen zum Thema IR & NLP besucht, in denen die Thematik vertieft wurde. Begleitend zur VL gab es kleinere Coding-Aufgaben. Machine Learning wurde nur in einer kleinen Veranstaltung thematisiert, daher ist das Wissen in der Richtung nicht so tief. Grundlegende Methodik und so sind mir jedoch vertraut. Hab auch in eigenen Projekten Datensätze analysiert, klassifiziert usw. . Zudem gab es noch eine Veranstaltung zu Geo-Informationssystemen. Da ging es bspw. um Datenstrukturen in Geo-Systemen, Grundlagen der räumlichen Analyse usw.
Das ist so ca. 50% meines Masters.

Folgende weitere Veranstaltungen hab ich besucht und auch vollständig teilgenommen u.a. um auf meine benötigten CP zu kommen und teilweise weil es mich interessiert.

• Android-Entwicklung
• Funktionsweise eines Compilers + Bau eines eigenen kleinen Compilers in C
• logische Programmierung
• ein paar kleine, theoretische Computerlinguistik Module (freiwillig, lagen ideal zwischen zwei Veranstaltungen)
• Ich bin irgendwie auch in eine Forschungsarbeit der Uni halb reingerutscht, in der UX / UI Analysen und Evaluationen durchgeführt wurden. Hab mich da mit Methoden zur Evaluation von UI und UX beschäftigt und UX / UI Tests mitentwickelt, durchgeführt & Ergebnisse analysiert.

In meiner Masterarbeit habe ich mich mit der Analyse von speziellen, user-generated Social Media Postings beschäftigt. Das Thema wurde von externer Stelle bei uns im Institut angefragt und es deckte sich mit meinen Interessen (NLP und IR). Hauptaufgaben waren u.a. Topic Modeling & Labeling und Opinion Mining der Datensätze. Dafür wurden dann Methoden konzipiert und implementiert, Datensätze annotiert, statistische Tests & Evaluationen durchgeführt. Klassisches Entwickeln machte max. 25% der Arbeit aus.
Der "Auftraggeber" wollte wissen, welche Informationen in welcher Genauigkeit mit viel Aufwand extrahierbar sind. Es war also auch eine Art "Machbarkeitsstudie". Anhand meiner Ergebnisse wurde dann entschieden, dass man sich mit dem Thema umfangreicher beschäftigen will.


Leider war zu meiner Zeit die Auswahl an Veranstaltungen eher mäßig. Man konnte viel im Bereich SW-Entwicklung und co. machen (Paralleles Rechnen mit Grafikkarten & CUDA, dynamische / funktionale Programmierung, Seminare zum Thema Big Data). Hab ich teilweise besucht, war aber oft schnell gelangweilt, weil es schnell zu Standard Coding-Money Aufgaben wurde. Oft wurden nur Grundlagen vermittelt und mit kleinen Beispielen getestet / geübt. Programmiersprachen lernen kann ich auch alleine
Mittlerweile tut sich da was in der Richtung in meiner Uni, bringt mir leider aber nix.

 

[PHuV]

Du machst den 5.Schritt vor dem ersten. Sammle doch erst mal Erfahrungen, und dann wirst Du schon sehen, was Dir liegt, was Du kannst, und es wird sich eh alles verändern. Ich habe in meinen über 30 Jahren in der IT fast alles schon gemacht, mal freiwillig, unfreiwillig, je nachdem, was so ein Job hergibt. Wünsch Dir was gibt es nirgendwo, weil überall muß irgendwie eine odere mehrere Arbeit erledigt werden.

Und schmink Dir schon mal ab, jemals irgendwas in der IT richtig zu können, dazu geht der permanente Technologiewechsel viel zu schnell.

 

[NuminousDestiny]

Also ich habe nun fast 3 Jahre Consulting hinter mir und muss sagen, dass man zwar rum kommt, aber letztendlich hat man nur sehr wenig Freiraum. Wenns blöd läuft ist man dauerhaft im gleichen Projekt (nicht Innovativ) beim gleichen Kunden mit alten Technologien. Also quasi Arbeitnehmerüberlassung und das zu einem wesentlich geringeren Gehalt. D.h. im Endeffekt verbrennt man seine Zeit. Daher gilt es frühzeitig zu schreien und seinem Chef gegen das Bein zu treten wenn das versprochene nicht eingehalten wird. Denn eines ist sicher: Auch Arbeitgeber müssen sich heutzutage bewähren.

Consulting hat einen Vorteil: Es ist ein Sprungbrett in entsprechende Unternehmen in die man sonst nur sehr schwer reinkommt und idealerweise sammelt man recht schnell in vielen unterschiedlichen Projekten Erfahrung.

Der entscheidende Nachteil: Dauerhaft Mehrarbeit für einen wesentlich (10-30%) geringer vergüteten Job.

Ich habe zu dem Thema schon genug geschrieben. Kannst hier im Forum suchen.

Aber letztendlich ist es egal wo du im Consulting anfängst. Man erwartet von dir, dass du alles machst und zwar zufriedenstellend für den Kunden.
Trendthemen wie Big Data, Cloud Computing, KI sind nur Buzzwörter und finden in Deutschland nahezu fast gar keine Anwendung. Auch wenn manche Firmen gerne damit werben, frag mal nach konkreten Projekten. Genau da wird's dann dünn.

 

[ascer]

Als Handwerkszeug halt Java, Python, SQL und ein wenig Umgang mit Machine Learning Methoden und gängigen Libraries für NLP. Klammert man das NLP & IR Ding aus, ist mein sonstiger Fokus eher in die Breite gegangen als in die Tiefe.

Wenn du für NLP "nicht brennst" und da auf Anhieb auch keine interessanten Vakanzen fandest (nicht selten natürlich auch ein Resultat von zu wenig Spezialisierung/Networking), dann würde ich spontan für deinen "Fokus eher in die Breite gegangen als in die Tiefe" das hier...

Projektmanagement oder in der IT-Beratung

...als beste und eventuell auch einzige Möglichkeit sehen, um sich nicht darüber den Kopf zerbrechen zu müssen:

Ich möchte bloß kein Coding-Monkey werden.

In Projektmanagent, Beratung/Consulting kann es selbstredend auch mal langweilig und wenig innovativ werden, aber man wird ordentlich entlohnt, es gibt jede Menge Bedarf (man kann also sicherlich auch mal wohin wechseln, wo interessantere Projekte anstehen) und vor allem sind hier Allrounder-Skills, so wie bei dir, vorteilhaft. Insbesondere abseits der großen/größten Buden.

Erfahrungen in verwandte Disziplinen wie DevOps

Das würde ich nicht machen. DevOps sind ja deshalb so beliebt, weil sie "alles können". Das ist die nette Umschreibung (im Vergleich zu akademischen Disziplinen, wohlgemerkt) für: man stellt 2-3 Spezialisten ein und 10 DevOps, damit man Code-Monkeys mit Admin-Skills hat.

Es ist natürlich nicht pauschal schlecht, aber wenn man mit Innovation und interessanten Tätigkeiten vorher akademische Disziplinen gemeint hat, dann kann sich DevOps damit natürlich nicht im Ansatz messen.

 

[PHuV]

Trendthemen wie Big Data, Cloud Computing, KI sind nur Buzzwörter und finden in Deutschland nahezu fast gar keine Anwendung. Auch wenn manche Firmen gerne damit werben, frag mal nach konkreten Projekten. Genau da wird's dann dünn.

Kann ich jetzt so gar nicht behaupten, aber wir sind da aktuell auch dicke drin. Generell hast Du leider recht, und es ist das gleiche Drama wie in den Jahren in der IT zuvor: Man versucht verkorkste Planung mit noch mehr oder "anderer" IT zu lösen, was natürlich so nicht funktioniert. Und ja, die meisten Firmen arbeiten noch klassisch. Aber KI ist schon Alltag in vielen Dingen, nur nicht da, wo es die Leute vermuten wollen. Cloud Computing kommt bei allen StartUps an, weil diese noch keine fertige Infrastruktur haben.

Es ist natürlich nicht pauschal schlecht, aber wenn man mit Innovation und interessanten Tätigkeiten vorher akademische Disziplinen gemeint hat, dann kann sich DevOps damit natürlich nicht im Ansatz messen.

DevOps hat auch einen ganz andere Zielsetzung.

 

[as21]

Danke für die zahlreichen Antworten.

Consulting finde ich, ehrlich gesagt, aktuell eher uninteressant. Meist hohe Reisebereitschaft und eine primär "wirtschaftlich getriebene / denkende" Position. Ich scheu mich zwar nicht vor Menschen o.ä. , aber irgendwie denk ich mir aktuell nur "joa, kann man machen. Nicht so meins". Bin aber noch am recherchieren, denn ganz klar ist mir das gesamte Aufgabenspektrum der Tätigkeit nicht. Der Aspekt "Gehalt" ist halt immer so eine Sache. Vermutlich kriegt der Consultant im Schnitt X-Prozent mehr als bspw. ein Entwickler, aber das Gehalt ist (erstmal) zweitrangig. Wenn sich mir die Wahl stellt: 45k für einen interessanten Job oder 55k als Consultant, nehm ich den interessanten Job. Die Arbeit soll ja auch keine Qual werden. Durch Bekannte habe ich das Gegenteil mitbekommen. Einige Bekannte sind dem Geld hinterher gelaufen und beschweren bereits nach 6 Monaten darüber, wie langweilig & nervig der Job ist.

Wenn du für NLP "nicht brennst" und da auf Anhieb auch keine interessanten Vakanzen fandest (nicht selten natürlich auch ein Resultat von zu wenig Spezialisierung/Networking), dann würde ich spontan für deinen "Fokus eher in die Breite gegangen als in die Tiefe" das hier...

Jetzt, wo ich mich auch etwas kritischer mit meinem Werdegang und meiner Perspektive befasse, merke ich, dass meine bisherige Laufbahn "nicht ideal" war. Die Umstände, wieso es so gelaufen ist, sind ja jetzt eh irrelevant. Bildungsangebot der Uni, eigene Situation, und fehlende Eigeninitiative sind da sicherlich keine unwesesntlichen Faktoren. Daran kann ich jetzt auch nichts mehr ändern.

Ein wenig Networking durch Meetups, Messen, Hackathons und co. hatte ich schon betrieben, anscheinend aber mit den falschen StartUps / Leuten. Die, die was in der Richtung NLP machen, wirkten anfangs sehr interessant, stellten sich aber als ziemlich langweilig oder unrealistisch heraus.

Das ein oder andere Angebot von StartUps bekam ich auch schon. Meist wollte man mich, weil es quasi hieß "Wir brauchen dich, weil du was von Entwicklung und NLP versteht. Du kriegst das Projekt schon irgendwie umgesetzt." Startups, insbesondere welche mit dieser Herangehensweise, fand ich absrechend.
Es gibt einige wenige Stellen auf dem Markt für Leute mit NLP Background. Wirklich angetan hat es mir keine davon. Viele Consultant Stsellen, einige als Data Scientist mit NLP Schwerpunkt.

Du machst den 5.Schritt vor dem ersten. Sammle doch erst mal Erfahrungen, und dann wirst Du schon sehen, was Dir liegt, was Du kannst, und es wird sich eh alles verändern.

Das denke ich mir aktuell auch. Erstmal anfangen und schauen wie ich mich entwickle.
In meinem 1. Beitrag hatte ich das Beispiel mit dem Java Entwickler gebracht. Die dahinterliegende Frage ist halt, wie sehr der erste Job die Karriere bestimmt. Mein Plan war/ ist, erstmal Fuß zu fassen und möglichst viel an Wissen / Erfahrung mitzunehmen. Da tendiere ich eher zu einer Positionen mit technischem Schwerpunkt, vornehmlich mit Softwareentwicklung als Teil der Tätigkeit.
Ob nun SW-Entwickler in einem mittelständigen Unternehmen ohne speziellen Fokus oder als IoT / NLP / Big Data / Buzzword Entwickler in einer Spezi-Bude weiß ich noch nicht.
Als "normaler" Entwickler entwickelt man sich, (vermutlich) ähnlich wie der Consultant, stark mit der Richtung des Projektes an dem man arbeitet und macht halt so einiges mal mit. Hier mal irgendwas mit BI, da mal eine Web-App. Je nach Kundenwunsch. Als Entwickler mit speziellem Fokus bleibt man sicherlich auch im dem Gebiet.

Aktueller Stand
Ich habe die ersten Bewerbungen für Entwickler und Data-Scientist / Engineer Jobs rausgeschickt. Meist für Positionen, wo das Unternehmen mit attraktiven Dingen lockt (Stichwort: Weiterbildungen, Aufgabenbereich usw.). Meine Bewerbungen richten sich primär an mittelständige Unternehmen.

Eine Frage hätte ich noch:
Wie steht ihr zu größeren Konzernen für den Berufseinstieg ? Viele Versicherungen (Provinzial, BKK, AXA, Gothaer und auch DAX / mDAX Konzerne im bereich Chemie suchen IT-ler als Software Entwickler / Data Engineer. Meine Vermutung (ohne jeglichen Kenntnisstand) wäre, dass man in größeren Strukturen oft etwas langsamer voran kommt (mit dem technologischen Fortschritt) und un-dynamischer im Arbeitsablauf ist.




VG

 

[ascer]

DevOps hat auch einen ganz andere Zielsetzung.

True, aber das war auch nur eine Feststellung (das DevOps nichts innovatives ist und gemessen an akademischen Disziplinen eher Code-/Admin-Monkey). Hintergründe lies ich explizit weg (sonst wird der Text ja noch länger^^), da für den TE irrelevant: der will ja sowas explizit nicht machen.

Das denke ich mir aktuell auch. Erstmal anfangen und schauen wie ich mich entwickle.

Das würde ich genau nicht machen. Dann beginnst du deine Karriere genauso wie du dein Studium geführt hast: kreuz und quer, ohne Spezialisierung. So verringert sich die Chance auf innovative Tätigkeiten enorm und die Code-Monkey-Wahrscheinlichkeit steigt.

Ob nun SW-Entwickler in einem mittelständigen Unternehmen ohne speziellen Fokus oder als IoT / NLP / Big Data / Buzzword Entwickler in einer Spezi-Bude weiß ich noch nicht.

Natürlich Letzteres. Du hast doch gesagt du wolltest gerne Innovation, das ist ausschließlich Letzteres. Ersteres ist "ich kann Sprache XYZ und Design Patterns ABC - gib mir Arbeit". Das artet sehr schnell in Code-Monkey aus (im Vertgleich zur Tätigkeit mit konkretem Fokus).

Meine Bewerbungen richten sich primär an mittelständige Unternehmen.

Das würde ich auch nicht machen. Nicht immer, aber häufig sind typische Mittelständler crap. Gerade in Deutschland sind das i.d.R. diejenigen, die am Wenigsten im Bereich Innovation machen: für große Trends/(Neu-)Entwicklungen ist, v.a. neben laufendem Betrieb, häufig keine gesteigerte Investitionsmoral vorhanden und im Gegensatz zu spezialisierten Startups ist man auch selten überhaupt auf einen neuen Bereich fokussiert.

Wie steht ihr zu größeren Konzernen für den Berufseinstieg ?

Startup oder Konzern.

Es gibt kaum bessere Trainings in der Praxis als in spezialisierten Startups, da man dort immer sehr fokussiert in einer Nische tätig ist und das meistens im jungen, dynamischen Team mit einem Haufen neuer Trends.

Und für ernsthafte Projekterfahrung gibt es nichts besseres als große Projekte in Konzernen. Viele haben da ihre eigene Forschung & Entwicklung, insbesondere Automobilbranche, Schiff-/Luft- & Raumfahrt, Chemie/Pharma usw.
Sehr häufig (weil dort das Geld dafür vorhanden ist) haben die auch Kooperationen mit Max-Planck, Fraunhofer & Co.

Was besseres gibt es für Innovativtätigkeiten/Lebenslauf nicht, als entweder im Startup irgendwas neues für große Unternehmen zu entwickeln oder in einem großen Konzern in einem R&D-Projekt mit Max-Planck-Kooperation o.Ä. zu sitzen.


Grundsätzlich solltest du allerdings erst mal evaluieren, was du denn wirklich machen möchtest und wo (und auf welchem Niveau) deine Kompetenzen liegen.

Innovativer als R&D beispielsweise, vor allem Max-Planck-Kooperation & Co., wird es in der Wirtschaft nicht mehr. Da habe/hatte ich auch nur extrem selten mal Angebote unter 60k. 60-80k Einstiegsgehalt ist da Usus für Master, PhD eher 70-100k Einstieg oder mehr (vor allem in NA, wenn man auch außerhalb D arbeiten würde).

Für eine solche Stelle mit entsprechenden Forschungskooperationen habe ich ja meinen PhD (2018 erst angefangen) aufgegeben.
Mit guten Referenzen (Top-Uni und viel wichtiger, viele (Forschungs-)Projekte) bekommt man da auch haufenweise Angebote. Mit keiner Spezialisierung und z.B. an einer durchschnittlichen Uni studiert hat man natürlich keine Referenzen und i.d.R. kein Netzwerk in dem Bereich. Dann wird es schon stressig, in diese Richtung zu kommen. Bei Startups kann man es aber auf jeden Fall trotzdem schaffen.
Man muss da aber natürlich bedenken: Beruf sollte da schon Berufung sein. Die Konkurrenz ist in dem Bereich nicht groß (so viele schaffen das halt nicht auf dem Niveau), aber sehr, sehr gut. Wenn man auf lebenslanges Lernen und dieses Niveau keine Lust hat, dann lohnt sich der Aufwand natürlich gar nicht (also überhaupt in diese Richtung gehen zu wollen).

Da wäre also vor allem die Frage wichtig: willst du das überhaupt? Oder vielleicht besser: wie innovativ möchtest du es haben? Zwischen Code-Monkey <.............> R&D (Startup/Konzern) gibt es ja durchaus viele Abstufungen.

Also was genau möchtest du machen? Wie weit möchtest du kommen? Was ist deine untere Grenze? Nur "Code-Monkey" nicht akzeptabel? Und wie willst du dich entwickeln? Spannende Tätigkeiten, Karriereleiter fix rauf? Oder eher Work-Life-Balance?

Falls du möglichst viel Innovation möchtest: wäre ein PhD was für dich? Eine bessere Spezialisierungsmöglichkeit existiert nicht, wenn man mit der Spezialisierung erst wirklich nach seinem Master anfängt. I.d.R. kommst du damit auch in den 40k-Bereich, da man in der Informatik meistens ganze Stellen nach TVöD-L bekommt. Ich war z.B. bei knapp 46k in meinem ersten Jahr PhD.

Gerade beim ersten Job würde ich da auch nicht auf Gehalt gucken. Vita ist wichtiger. Bei uns (Elite-Uni) haben die meisten guten Alumni ca. 2-4 Jahre Projekterfahrung gesammelt, nicht selten direkt im R&D oder (Tech-)Consulting, und haben dann den ersten Jobwechsel angestrebt. So kommt man meistens am schnellsten die Karriereleiter hoch.

 

[as21]

Soooo, ich hab mich jetzt mal hingesetzt und bin ganz tief in mich gegangen .
Hatte währenddessen auch die ersten Vorstellungsgespräche mit ein paar KMU. Ist definitiv nix für mich. Im Endeffekt sind die meisten nur Generalisten.


Ich fasse die Antwort zu den Fragen und Anregungen von @ascer, hinsichtlich meiner Perspektive, mal hier zusammen:
- Work-Life Balance ist aktuell nicht ganz oben auf der Prioritätsliste, ebenso habe ich keine Bindung an einen Standort o.a. . Ich bin niemand der erwartet, dass man auf die Minute genau Feierabend machen kann. Später möchte ich sicherlich mal wirklich halbwegs geregelte Arbeitszeiten, ohne hohe Reisebereitschaft, haben, aber darüber denk ich dann in 5+ Jahren nach .

- Gehalt ist mir aktuell egal. TVöD / TV-L zahlt 48k-50k und bei einigen KMU wurden mir 56k angeboten (NRW). Leben kann ich auch mit den Gehältern des öff. Tarifs gut.

- Berufliche Perspektive: Ich sehe in mir keinen reinen Wissenschaftler, der seine Lebenszeit an Instituten & Forschungseinrichtungen verbringt. (Tech-) Consulting ist überhaupt nicht mein Ding, liegt u.a. auch daran, dass ich eine Schwerbehinderung habe und ich daher einen festen Arbeitsplatz & wenig Reisen bevorzuge.
Beruf = Berufung ist aber dennoch eher mein Ding. Ich möchte schon irgendwie in der Industrie landen. Wo ich zwischen Code-Monkey und R&D landen möchte, kann ich aktuell nicht sagen, aber ich tendiere stark zum R&D. Karriereleiter fix hoch würde ich erstmal sagen "nein", aber mittelfristig sollte sich die eigene Leistung auf dem Gehalt bemerkbar machen. Arbeitslos werde ich auch mit meinem Einstieg als SW-Engineer in einem KMU vermutlich auch nicht unbedingt und angenehme Gehälter von 60-65k bekomme ich da (ausgehend von meinen aktuellen Angeboten) auch mit ein paar Jahren Berufserfahrung. Ist halt meist nicht soo spannend.


Der Stand aktuell:
Meine Bewerbungen richten sich jetzt primär an Startups, Konzerne und co.
Perspektivisch geht's jetzt auch mehr in die Richtung NLP, Knowledge Discovery / Management, Data Science und angrenzende Disziplinen. Deckt sich gut mit meinen Studieninhalten & Interessen.

Neben Konzernen und Startups schaue ich aktuell auch bei Fraunhofer und co. sowie auch an Universitäten (PhD).

Ich bin mir über eine Sache nicht ganz sicher:
Bei Konzernen und StartUps bin ich mir über deren "Wert" für die eigene Vita klar. Wie ist das aber mit Forschungseinrichtungen und Universitäten ?
Neben den Elite-Unis (bei denen ich meine Einstiegschance für einen PhD als sehr gering erachte) gibt es es ja noch etwas kleinere Universitäten und auch noch Forschungseinrichtungen.
Promotion an einer normalen Universität wird (nach meiner subjektiven Wahrnehmung) nicht unbedingt als vorteilhaft dargestellt, da man meist sehr weit von der Wirtschaft weg ist. Je nach Forschungsschwerpunkt ist das sicherlich auch irgendwie wahr. Forschungseinrichtungen werden einem da ja nahegelegt, da man an Industrie- und Forschungsprojekten arbeitet, somit das "Beste aus beiden Welten" hat.

Die meisten Ausschreibungen aus dem universitären Umfeld sind schon sehr vage, wenn man nicht für ein konkretes Projekt Leute sucht. . Beispiel aus einer Ausschreibung (Uni Koblenz, Institut für Web Science & Technologies):

• Forschung in einem unserer Interessensgebiete, Semantic Web, Wissensrepräsentation, Maschinelles Lernen, Text Mining, Informationsextraktion und Eye Tracking
• Lehre in der Informatik und in Web and Data Science im Umfang von 4 SWS
• Promotion im Themengebiet der Arbeitsgruppe

Bei Forschungsinstituten hat man meist ein genaueres Aufgabenfeld. Vor allem Fraunhofer hat einige Ausschreibungen (als wiss. Mitarbeiter) die zu meinen Interessen passen. Manchmal mit einem gewissen Fokus wie bspw:

• Institut für Produktion und Automatisierung sucht wiss. Mitarbeiter für "data science in der produktion"
• Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme sucht ebenso wiss. Mitarbeiter als Data Scientists.

Einige Ausschreibungen im Bereich NLP gibt es da auch. Der Nachteil ist hier, dass die Promotion nicht direkter Bestandteil bzw. Absicht des Instituts ist.
Wie sind eure Erfahrungen bzw. euer Rat hinsichtlich der Wahl des Arbeitgebers im wissenschaftlichen Umfeld?
Wiss. Mitarbeiter (ggf. ohne Promotion) im Forschungsinstitut oder Promotion an der Uni ? Für mich klingt 1. aktuell besser, weil die Nähe zur Industrie da ist und dementsprechend mehr relevante Erfahrung durch Projekte?.

 

[ascer]

Vorab würde ich sagen, dass es hierbei immer um sehr spezielle Nischen geht, selbst solche Buzzwords wie DataScience beinhalten ja viele Möglichkeiten von Spezialisierungen und wirkliche "Allrounder" gibt es da eigentlich nie. Selbst in meinem Kernfeld - Deep Learning & Robotik - gibt es so ewig viel Forschung, dass man sich stets auf irgendeinen Subbereich spezialisiert. Z.B. Reinforcement Learning für Motoriklösungen bei Robotern.

D.h. je nach Gebiet mögen die Antworten auf deine Fragen sehr wohl von meinen folgenden Antworten divergieren.

Neben Konzernen und Startups schaue ich aktuell auch bei Fraunhofer und co. sowie auch an Universitäten (PhD).

Das ist sicherlich im Hinblick auf...

Perspektivisch geht's jetzt auch mehr in die Richtung NLP, Knowledge Discovery / Management, Data Science und angrenzende Disziplinen. Deckt sich gut mit meinen Studieninhalten & Interessen.

...eine gute Idee.

Bei Konzernen und StartUps bin ich mir über deren "Wert" für die eigene Vita klar. Wie ist das aber mit Forschungseinrichtungen und Universitäten ?

Das hängt von dem Fokus ab.
TL;DR: Bei Elite-Unis habe ich im KI-Bereich allgemein keinen signifikanten Unterschied zwischen Top-Instituten wie Max-Planck, Fraunhofer, DFKI, ... und Elite-Unis gesehen.

Ich habe sowohl an recht theoretischen Forschungsprojekten zu Deep Learning als auch sehr praktisch orientierten (alle Erkenntnisse mussten in konkreten Roboter-Prototypen Anwendung finden) gearbeitet. Der Übergang ist vor allem an den großen Elite-Unis fließend, einfach weil die alles haben: große (EU-weit oder internationale) und kleine (nur innerhalb deiner Arbeitsgruppe) Forschungsprojekte sowie Wirtschaftskooperationen.
In meiner Gruppe gibt es z.B. auch alles drei und wenn du interessante Ideen hast, ist der Prof immer bereit nach Funding zu suchen - und Elite-Unis sind damit häufig erfolgreich.

Da ich bzgl. Engineering eher auf der AI-Seite stehe als auf der praktischen Robotikseite habe ich letztendlich mehr theoretische Arbeit gemacht, aber eben (1) darauf geachtete, auch praktisch orientierte Forschungsprojekte gemacht zu haben und (2) bei der Mehrzahl meiner Arbeiten trotzdem hinterher Prototypen entwickelt. Das macht sich (2a) ohnehin besser für Publikationen und (2b) eben für den Lebenslauf. Außerdem macht mir Forschung und der Transfer in Prototypen sehr viel Spaß, dann hat man nicht nur ein Erfolgserlebnis bei neuen Ideen die funktionieren, sondern noch ein zweites beim "proof of concept" ^^

Neben den Elite-Unis (bei denen ich meine Einstiegschance für einen PhD als sehr gering erachte) gibt es es ja noch etwas kleinere Universitäten und auch noch Forschungseinrichtungen.

So gering sind die Einstiegschancen gar nicht: es gibt ja sehr viele Spezialisierungsmöglichkeiten und wenn du in einer passenden Richtung ordentliche Publikationen vorweisen kannst, dann ist das nicht schwer. Auch wenn es nach Abschluss allein natürlich schwieriger ist, kannst du ja trotzdem auch als Privatperson noch publizieren. Und du musst es ja auch nicht allein machen, es gibt ja z.B. auch viele studentische Forschungsgruppen, die mit Alumni weiterarbeiten.

Bei uns haben im Schnitt eigentlich immer >20% der PhDs an Nicht-Elite-Unis studiert.

Sehr einfach ist es außerdem, wenn man erst mal nur WiMi ist oder Student an der Uni. An meine PhD Position z.B. bin ich auch gekommen, weil die Profs mich durch meine Publikation schon lange kannten und dann schon vor meiner Masterarbeit nachgefragt haben, ob ich nicht Lust hätte.

Promotion an einer normalen Universität wird (nach meiner subjektiven Wahrnehmung) nicht unbedingt als vorteilhaft dargestellt, da man meist sehr weit von der Wirtschaft weg ist. Je nach Forschungsschwerpunkt ist das sicherlich auch irgendwie wahr.

Es gibt immer ein paar spezialisierte Gruppen, die auch an Durchschnitts-Unis gut sind. Es ist ja selten eine ganze Uni super oder schlecht.

Grundsätzlich hat man es damit aber schon schwerer, ja. Das meine Alma Mater hinläufig als Elite-Uni bekannt ist, hat mir diverse Türen auf jeden Fall einfacher geöffnet, als das bei Bekannten von schlechteren Unis der Fall war.
Für Forschungsprojekte kriege ich z.B. häufig Anfragen von Bekannten (und auch Unbekannten, etwa wenn ich einen Vortrag irgendwo gehalten habe o.Ä.), einfach weil die kleinen Unis natürlich viel kleinere Netzwerke haben und da schlechter vermitteln können.

Nichtsdestoweniger ist es auf jeden Fall wichtiger, überhaupt einen PhD zu haben und das in deiner Fachrichtung. Es ist ja nicht so, dass man damit später Einstiegsschwierigkeiten hätte.
Wenn man von den renommierten Instituten oder den Elite-Unis kommt, hat man einfach nur Zugang zu viel größeren Netzwerken, mehr wissenschaftlichen Austausch mit Top-Leuten und kommt an mehr (und i.d.R. größere) Forschungsprojekte oder Wirtschaftskooperationen an.

Ob das "Mehr" aber für dich entscheidend ist, ist ja die andere Frage. Es reicht ja schon ein Projekt / eine Kooperation, die dir gefällt und in deinem anvisierten Themenbereich angesiedelt ist.

Außerdem auch nicht zu verachten: wenn du erst mal PhD Student bist und einige Publikationen geschrieben hast, bewirbt es sich deutlich einfacher an Elite-Unis oder renommierten Instituten. Dann hat man ja Forschungserfahrung vorzuweisen.

Fun fact: die meisten von unseren PhD Students die an Nicht-Elite-Unis studiert haben, haben ihren PhD woanders angefangen und dann zu uns gewechselt.

Forschungseinrichtungen werden einem da ja nahegelegt, da man an Industrie- und Forschungsprojekten arbeitet, somit das "Beste aus beiden Welten" hat.

m.E. liegt das eher daran, was man gemacht hat und womit man gearbeitet hat. Meine Elite-Uni war sicherlich häufig ein einfacher "Türöffner", aber in jedem meiner Vorstellungsgespräche wurde nicht mal nach Zeugnissen o.Ä. gefragt, sondern ausschließlich über meine Forschungsprojekte gesprochen, über meine Publikationen, usw.

Bei der großen AG, wo ich ab Mai anfange, saßen wir z.B. fast 3 Stunden und haben das detailliert erörtert.

Promotion im Themengebiet der Arbeitsgruppe

Initiativbewerbung.
Fang notfalls einfach irgendwo an, mach bei etwas in deiner Fachrichtung mit, publiziere und dann gehts weiter.

Wiss. Mitarbeiter (ggf. ohne Promotion) im Forschungsinstitut oder Promotion an der Uni ? Für mich klingt 1. aktuell besser, weil die Nähe zur Industrie da ist und dementsprechend mehr relevante Erfahrung durch Projekte?.

Das hängt, siehe oben, stark vom Fachgebiet ab.

Meine Erfahrung für meinen Bereich (Deep Learning & Robotik) war bisher: legt man den Schwerpunkt auf Robotik, sind i.d.R. Forschungsinstitute besser. Legt man den Schwerpunkt auf Deep Learning und will hinterher zu Google (mal überspitzt), sind die Elite-Unis und die Theorie geeigneter.

Verbindet man beides, so wie ich, ist es gefühlt egal. Ich habe zumindest weder in Vorstellungsgesprächen noch von näheren Bekannten vom DFKI in meiner Richtung irgendeinen Unterschied zwischen Institut oder Elite-Uni beobachten können.

 

[HerrDrachen]

Braucht man BWL Wissen, um im Informatikbereich zu arbeiten?

 

[nik_]

wäre vorteilhafter je nach bereich

 

[Airbag]

Braucht man BWL Wissen, um im Informatikbereich zu arbeiten?

Kommt immer auf Stelle und Aufgabe an. Ich arbeite bei einem Asset Manager im Investmentprozess. Da kommt man ohne grundlegendes Finanzwissen leider nicht wirklich weit, wenn man mitreden will oder aktiv Fachbereiche betreut. Davon abgesehen baut man so oder das Fachwissen auf wenn man entwickelt.
Ansonsten braucht man effektiv kein BWL Wissen. Lediglich den Sinn dafür wirtschaftlich zu arbeiten. Da kommt man in keinem Unternehmen wirklich drum herum. Sei es Forschungsinstitut oder Dax Konzern.

Davon abgesehen ist bzw. wird man kein Code Monkey durch die Stelle alleine. Gerade konzeptionell starke Leute gehen dann oft in die Richtung IT Architekt.

 

[Lartenz]

Bei Bayer und REWE hast Du im Umfeld Demand/Anforderungsmanagement eine sehr interessante Sandwich Rolle zwischen CoreBusiness und IT. Dazu muß man breit aufgestellt, innovativ und zielorientiert arbeiten können.
Bei REWE hast Du im Logistigumfeld sehr viel mit BIG DATA und KI zu tun. Genauso bei der Gestaltung von Shopaufbau - z.Bsp. wie lenkt man optimiert Kunden durch das Angebot.
IoT ist auch ein Thema um z.Bsp. Personalprobleme für normale Arbeiten wie -> Kontrolle der Frischetheken/schränke oder Lagerbestände - zu entlasten.

 

[maliciouscode]

Ich kann nur davon abraten zu einem der Implementierungsbuden (Consulting / IT-Dienstleister) zu gehen. Die locken zwar mit interessanten Themen, aber letztlich macht man viel 0815-Kram für irgendwelche Unternehmen, die dafür keine eigenen Leute abstellen können. Ist im Konzern zwar oft auch nicht viel anders (bis auf R&D), aber immerhin arbeitest du dann auch für das Unternehmen, das dein Gehalt zahlt.

Ich arbeite schon seit Jahren für IT-Dienstleister und versuche nun in einen soliden Konzern zu wechseln.

 

[Pr3c4rio]

Die meisten Ausschreibungen aus dem universitären Umfeld sind schon sehr vage, wenn man nicht für ein konkretes Projekt Leute sucht. . Beispiel aus einer Ausschreibung (Uni Koblenz, Institut für Web Science & Technologies):

Scheint eine 100% Landesstelle zu sein. Die sind oft sehr vage und nach Absprache mit dem Prof ist dann auch das Promotionsthema frei wählbar.
Das bedeutet aber nicht, dass im Rahmen der Stelle Projekte mit Kooperationspartnern ausgeschlossen sind.

In meiner Gruppe gibt es z.B. auch alles drei und wenn du interessante Ideen hast, ist der Prof immer bereit nach Funding zu suchen - und Elite-Unis sind damit häufig erfolgreich.

Ich finde das ständige Gerede von deutschen "Elite-Unis" amüsant.
Auch Profs an kleineren Unis haben i.d.R. keinerlei Probleme an Drittmittel zu kommen, sie können nur häufig ihre ausgeschriebenen Stellen nicht besetzen, weil es keinen einzigen Bewerber gibt.

Meine Elite-Uni war sicherlich häufig ein einfacher "Türöffner", aber in jedem meiner Vorstellungsgespräche wurde nicht mal nach Zeugnissen o.Ä. gefragt, sondern ausschließlich über meine Forschungsprojekte gesprochen, über meine Publikationen, usw.

Manche Unternehmen versuchen sogar Doktoranden direkt abzuwerben. Kommt sogar recht häufig vor - ohne dass die Uni in den top10 in irgendwelchen Rankings ist und noch nichtmal Excellenzcluster hat.

Generell ist irgendwann auch egal, ob man einen 1,0 oder 1,7 Abschluss hat. Wenn man eine Promotion angefangen hat ist davon auszugehen, dass derjenige nicht schlecht ist.

 

[ascer]

Ich finde das ständige Gerede von deutschen "Elite-Unis" amüsant.

Warum?
Tatsächlich lustig ist das wohl kaum; sollte das eine eine missgünstige Marginalisierung sein?

Auch Profs an kleineren Unis haben i.d.R. keinerlei Probleme an Drittmittel zu kommen

Wurde nie behauptet.
Allerdings haben weniger renommierte Bildungsinstitute aber eben eine geringere Quantität und Qualität von Drittmittelprojekten.

sie können nur häufig ihre ausgeschriebenen Stellen nicht besetzen, weil es keinen einzigen Bewerber gibt.

Warum wohl?
Niemand hat je behauptet, dass weniger renommierte Bildungsinstitute Einbahnstraßen wären, aber der Überflieger für die Karriere sind sie eben auch nicht. I.d.R. versucht jeder, möglichst weit zu kommen. In akademischen Disziplinen heißt das Elite-Uni oder Institut wie Fraunhofer, Max-Planck, ...

Manche Unternehmen versuchen sogar Doktoranden direkt abzuwerben. Kommt sogar recht häufig vor - ohne dass die Uni in den top10 in irgendwelchen Rankings ist und noch nichtmal Excellenzcluster hat.

Sicherlich, auch das hat niemand bestritten.
Auch hier gilt aber wieder: je qualitativer die Eintrittskarte, desto besser die Chancen auf einfachen/hohen Einstieg.

Generell ist irgendwann auch egal, ob man einen 1,0 oder 1,7 Abschluss hat. Wenn man eine Promotion angefangen hat ist davon auszugehen, dass derjenige nicht schlecht ist.

Wurde auch schon mehrmals erwähnt, unter anderem hier:

Nichtsdestoweniger ist es auf jeden Fall wichtiger, überhaupt einen PhD zu haben und das in deiner Fachrichtung. Es ist ja nicht so, dass man damit später Einstiegsschwierigkeiten hätte.

Inklusive dieses Additivs, um möglichst deutlich zu veranschaulichen, dass es nur um Unterschiede in Qualität/Quantität geht:

Wenn man von den renommierten Instituten oder den Elite-Unis kommt, hat man einfach nur Zugang zu viel größeren Netzwerken, mehr wissenschaftlichen Austausch mit Top-Leuten und kommt an mehr (und i.d.R. größere) Forschungsprojekte oder Wirtschaftskooperationen an.