„Datenbasierte Erkenntnisse werden verstärkt in der Produktion genutzt“

May 14, 2018 Julia

Kaveh_and_the_machine

Data Scientist Kaveh Pouran Yousef gibt Einblicke in seinen Arbeitsalltag bei den Digital Innovation Partners von ZEISS.

Kaveh, was gefällt Dir an der Arbeit bei ZEISS besonders?

Wir entwickeln digitale Produkte und Services auf Basis der Unternehmens-DNA von ZEISS. Dabei verbinden wir die langjährige Tradition in der Entwicklung von qualitativ hochwertigen Präzisionsprodukten und -lösungen von ZEISS mit einer agilen Art der Softwareentwicklung und einem Cloud-First-Ansatz. Wir führen damit letztendlich das Beste aus beiden Welten zusammen. Ich habe dabei das Privileg, mit großartigen Hardware- und Frontend-Entwicklern, Datenexperten und Business-Analysten zusammenzuarbeiten und von ihnen zu lernen.

Erzähle uns etwas über Deinen Werdegang und Deine aktuelle Rolle bei ZEISS.

Ich habe in Bioinformatik promoviert und mich in der PostDoc-Phase mit der Ausbreitung von Krankheiten befasst. Bei ZEISS arbeite ich als Data Scientist und erstelle analytische Modelle auf Basis von Daten, die aus verschiedensten Quellen stammen, z.B. aus Datenströmen von angebundenen IoT-Geräten oder Servicedaten aus klassischen SAP-Datenbanken. Es bleibt ein Schwerpunkt meiner Tätigkeit bei ZEISS, Muster in komplexen Systemen zu identifizieren und Vorhersagemodelle zu entwickeln. Neu ist dabei, dass datenbasierte Erkenntnisse verstärkt in der Produktion genutzt werden.

 

 

Kannst Du uns noch weitere Einblicke in Deine Arbeit als Data Scientist geben? Welche Tools setzt Du regelmäßig ein?

Ich arbeite mit der Analyseplattform Azure Databricks auf Basis von Apache Spark. Mit Spark kann man Programme in Scala oder Python schreiben, als würde man an einem einzigen Computer arbeiten. Im Hintergrund verteilt der Cluster Manager den Job auf mehrere Rechenknoten. Wann immer die Datenmengen zu groß werden, kann man die Anzahl der Clusterknoten erhöhen, ohne die Programmierlogik ändern zu müssen. Durch diese Skalierbarkeit ist es das ideale Werkzeug für Datenanalysten, denn man kann sich auf interessantere Dinge wie die Qualität unserer Vorhersagemodelle konzentrieren.

Was sind einige der Schlüsselkompetenzen, die ein Data Scientist im Arbeitsalltag benötigt?

Ein wesentlicher Faktor in der Entwicklung datenbasierter Produkte unter Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen ist Kommunikation. Ich muss über das, was ich tue, sprechen und Kollegen unterschiedlichster Fachbereiche meine Arbeit verständlich machen. Ein Prognosemodell kann noch so gut sein, es bringt keinen Mehrwert, wenn es niemand versteht. Außerdem muss man ein gutes Verständnis für den Sektor entwickeln, aus dem die Daten stammen, was einen intensiven Austausch mit Experten erfordert.

Beschreib doch mal, wer aus deiner Sicht perfekt in das Team der Digital Innovation Partners passen würde.

Unser Team ist sehr heterogen, aber zwei Gemeinsamkeiten sehe ich dennoch: Neugierde und kundenorientiertes Denken. Ersteres braucht man, um Brücken zwischen Fachbereichen und Denkweisen zu schlagen. Letzteres, um aus all den Innovationen großartige Produkte entstehen zu lassen. Wenn man dann noch Interesse an digitalen Produkten, einer agilen Arbeitsweise und datenfokussiertem Denken hat und neugierig darauf ist, was das alles mit Messmaschinen oder medizinischer Robotik zu tun hat – dann ist man hier genau richtig.

Eine letzte Frage: Hast du ein Lieblingsprodukt bei ZEISS?

Keine leichte Frage, weil ich mich für nur eines entscheiden soll. Da wären so einige Messgeräte, die ich mir glatt ins Wohnzimmer stellen würde… Nein, im Ernst, ich würde sagen, das ZEISS O-INSPECT. Diese Messmaschine bietet eine großartige Kombination aus taktiler und optischer Messung. Durch meine frühere Forschungstätigkeit habe ich außerdem eine besondere Affinität zur Mikroskopie. Wenn man einmal einen Blick auf einen faszinierenden bakteriellen Biofilm unter einem ZEISS Elektronenmikroskop geworfen hat, ändert das die komplette Wahrnehmung von Größe und Entfernung.

Vielen Dank für das Interview.

Hier geht es zu den offenen Stellen der Digital Innovation Partners. 

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