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Berufsbild: Wissenschaftliche Mitarbeiterin Sarah Schneeberger, Hochschule Luzern

Sarah Schneeberger ist leidenschaftliche Mathematikerin. Mit den Data-Science-Skills, die sie sich in unserem Masterstudium angeeignet hat, kann sie weiter an ihrem Wunsch einer CO2-neutralen Welt tüfteln. Im Interview verrät sie, was sie in ihrem aktuellen Job als Wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Hochschule Luzern macht, was sie inspiriert und bei welcher Tätigkeit sie die Zeit vergisst.     

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Sarah Schneeberger, Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Kompetenzzentrum für Thermische Energiespeicher (CC TES) an der Hochschule Luzern (HSLU), Absolventin des MSc in Applied Information and Data Science an der HSLU 

Zuerst zu dir persönlich: Welche Hashtags beschreiben dich am besten?
#DataDeepDive #StayCurious #DataScienceForClimate #KnowledgeSharing   

Erzähl uns mehr über die Hashtags. 
In Daten einzutauchen, Erkenntnisse zu gewinnen, die Geschichten dahinter zu entdecken und Lösungen zu erarbeiten ist für mich wie Rätsel lösen und nicht selten vergesse ich dabei die Zeit. Ich liebe es, Probleme aus verschiedenen Blickwinkeln zu analysieren und immer wieder Neues zu lernen und anzuwenden. Data Science ist für mich der Inbegriff der ständigen Weiterentwicklung und verbindet die exakte Welt der Mathematik mit der immensen Breite der Informatik. Besonders wichtig ist mir, meine Fähigkeiten für etwas Sinnvolles einzusetzen. Mit Leidenschaft versuche ich die Energiewende voranzutreiben, damit wir in Zukunft in einer CO2-neutralen Welt leben können.  Ich bin davon überzeugt, dass Zusammenarbeit und Wissensaustausch der Schlüssel sind, um etwas zu bewegen und erfolgreich zu sein.

Nun zu deiner beruflichen Tätigkeit: Was machst du an der Hochschule Luzern (HSLU)?
Meine Arbeit als Wissenschaftliche Mitarbeiterin im Kompetenzzentrum für Thermische Energiespeicher (CC TES) besteht hauptsächlich aus Forschungsprojekten. Dabei arbeiten wir mit Auftraggebern aus der Industrie oder dem Dienstleistungssektor zusammen, um Wärmespeicherlösungen für Gebäude, Quartiere und die Industrie zu evaluieren und weiterzuentwickeln. Meine Aufgaben dabei sind klassische Data-Science-Aufgaben: Daten sammeln, verstehen, aufbereiten, Muster erkennen und Prognosen erstellen und validieren. Hinzu kommt das Zusammenfassen, Vereinfachen und Kommunizieren der Ergebnisse sowie das Schreiben von Berichten und Papers. Wichtig ist auch die Weiterbildung, um auf dem neuesten Stand der Forschung zu bleiben. Es gibt auch die Möglichkeit, in der Lehre tätig zu sein. Zum Beispiel darf ich einen Grundkurs in Mathematik geben. Da wir oft in kleinen Teams arbeiten, kommen auch Projektmanagement-Tätigkeiten dazu.  

Was hast du vorher gemacht und warum bist du Teil der HSLU geworden?
Ich habe an der Universität Bern Mathematik studiert und danach mehrere Jahre bei der Schweizerischen Bundesbahn (SBB) in der IT gearbeitet. Zu Beginn habe ich Projekte koordiniert, Konzepte erarbeitet und deren Umsetzung begleitet. In dieser Zeit habe ich gemerkt, dass ich lieber selber programmiere, als andere das machen zu lassen. In Data Science habe ich eine ideale berufliche Richtung gefunden, die meine mathematischen Grundlagen mit dem Programmieren verbindet, und um letzteres zu erlangen, schien mir das berufsbegleitende Studium an der HSLU die ideale Möglichkeit. Während des Studiums konnte ich innerhalb der SBB wechseln und als Data Engineer arbeiten. Dabei konnte ich meine Kenntnisse im Datenbankaufbau, der Datenintegration und -verarbeitung anwenden und vertiefen. Über meine Masterarbeit bin ich schliesslich zu meiner jetzigen Stelle gekommen, wo ich nun ein breiteres Spektrum an Data-Science-Tätigkeiten ausüben kann.

Was ist das Spannendste an deiner Arbeit?
Dass wir mit der Forschung die Grundlagen für Entscheidungen und Entwicklungen für eine nachhaltige und klimaneutrale Zukunft schaffen. Dabei ist die Zusammenarbeit mit den verschiedenen Forschungsinstituten in der Schweiz sehr wichtig und bereichernd. Zudem ist es der ideale Ort, um immer wieder Neues zu lernen, gefordert zu werden und sich weiterentwickeln zu können. Teil eines vielfältigen, inspirierenden und tollen Teams zu sein, ist für mich sehr wichtig.  

Welche Data-Scientist-Fähigkeiten sind in deinem Job besonders gefragt?
Besonders wichtig sind analytische Fähigkeiten zur Problemlösung und effiziente Datenanalyse. Aber auch das Wissen über verschiedene Machine-Learning-Ansätze und deren Vor- und Nachteile ist nicht zu vernachlässigen. Wichtig ist sicher auch die Kommunikation und Vereinfachung der Methoden und Ergebnisse für die Auftraggeberinnen und Auftraggeber. Was in letzter Zeit enorm an Bedeutung gewonnen hat und sicherlich auch in Zukunft gewinnen wird, ist der Umgang und die sinnvolle Anwendung von generativer künstlicher Intelligenz, wie beispielsweise ChatGPT.

Siehst du dich eher als Techie, als Analysefreak, als kreatives Genie, als Management-Superheld oder als genialen Allrounder?
Am ehesten wohl als Analyse-Freak.

Was hat dich an deinem Studium (MSc in Applied Information and Data Science) am meisten fasziniert?
Am meisten fasziniert hat mich die Vielfalt der Mitstudierenden. Es kamen Menschen mit den unterschiedlichsten Hintergründen zusammen und brachten dadurch verschiedene Perspektiven und Wissen mit. Ausserdem fand ich die praxisorientierte Gestaltung der Lehrveranstaltungen sehr wertvoll und die Tatsache, dass die meisten Lehrenden auch ausserhalb des Lehrbetriebs tätig sind, was den anwendungsorientierten Charakter der Ausbildung sicherstellt.  
 
Was sind derzeit die grössten Herausforderungen in deinem Job?
Alles unter einen Hut zu bekommen. Ich habe sehr viel Gestaltungsfreiheit, was toll ist, aber es nicht einfach macht, fokussiert zu bleiben und ein Produkt abzuschliessen. Ich glaube, dass es nicht nur in meinem Job, sondern in der Data Science im Allgemeinen schwierig ist zu sagen, wann etwas abgeschlossen ist. Denn in jedem Schritt gibt es fast unendlich viele Möglichkeiten, aber nur eine begrenzte Zeit, um zu einem Ergebnis zu kommen. Man muss also geschickt vorgehen und eine geeignete Teilmenge der Möglichkeiten auswählen, um am Ende zu einem guten Ergebnis zu kommen.

Welchen Rat würdest du jemandem geben, der dasselbe machen möchte wie du?
In Bezug auf den vorherigen Punkt ist es sicherlich wichtig, sich mit den Teammitgliedern auszutauschen und um Rat zu fragen. Generell ist es sehr wichtig, von Anfang an ein gutes Zeitmanagement zu haben und Prioritäten zu setzen. 

Und nun zum Schluss: Welchen neuen Hashtag strebst du für die Zukunft an?
Teil meines Studiums war es, einen Hackathon zu organisieren und daran teilzunehmen. Da mir das sehr viel Spass gemacht hat, möchte ich in Zukunft öfter an Hackatons teilnehmen, am liebsten mit denselben Leuten.

Wir danken Sarah Schneeberger für ihr Engagement und die Zeit, die sie sich genommen hat, um diese wertvollen Einblicke mit uns zu teilen.

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