Zuerst zu dir persönlich: Welche Hashtags beschreiben dich am besten?
#NeverStopLearning
#LeoGoesDataScience
Erzähl uns mehr über die Hashtags.
#NeverStopLearning: Ob privat, im Job oder in der Ausbildung, für mich ist es sehr wichtig, Neues zu lernen und jeden Tag ein bisschen besser zu werden. Das erfüllt mich, gibt mir das Gefühl, das Richtige zu tun und am Ball zu bleiben. Dieser Einstellung ist es wohl auch zu verdanken, dass ich mich seit meinem Berufseinstieg sehr kontinuierlich in berufsbegleitenden Weiterbildungen engagiere. Zuletzt im MSc in Applied Information and Data Science an der HSLU.
#LeoGoesDataScience: Nach rund zehn Jahren als Softwareentwickler hatte ich mir im Rahmen meiner persönlichen Entwicklungsplanung zum Ziel gesetzt, mich nicht nur ausbildungsmässig, sondern auch beruflich in Richtung Data Science zu bewegen. Durch einen internen Wechsel in ein Data-Science-Team, der von meinem damaligen Vorgesetzten unter dem Titel «Leo goes Data Science» kommuniziert wurde, konnte ich dieses Ziel vor einigen Monaten erreichen und mache seither meine ersten Schritte in der Data-Science-Welt der Zürcher Kantonalbank.
Was machst du bei der Zürcher Kantonalbank?
Als Teil des Data-Science-Lab-Teams im Value Stream Information Management arbeite ich am Aufbau von zentralen Data-Science-Kompetenzen und Tools innerhalb der Zürcher Kantonalbank. Dabei setzen wir Use Cases für die Geschäftseinheit IT, Operations & Real Estate um und unterstützen andere Geschäftseinheiten bei Data-Science-Projekten.
Was hast du vorher gemacht und warum bist du Teil der Zürcher Kantonalbank geworden?
Inklusive meiner Lehre bin ich seit fast 15 Jahren bei der Zürcher Kantonalbank. Die Frage müsste also eher lauten, weshalb ich Teil der Zürcher Kantonalbank geblieben bin. Dazu beigetragen hat sicher die tolle Unternehmenskultur, in der die persönliche Entwicklung der Mitarbeitenden einen sehr hohen Stellenwert hat. Zudem bietet die IT der Zürcher Kantonalbank auch inhaltlich ein spannendes Setup. Über 1000 IT-Mitarbeitende arbeiten in Zürich im Kreis 5 gemeinsam an zahlreichen Innovations- und Digitalisierungsprojekten und stellen den Betrieb einer der grössten Schweizer Universalbanken sicher.
Was ist das Spannendste an deinem Job?
Sehr spannend finde ich die Kombination aus dem tiefen inhaltlichen und fachlichen Verständnis, das für den Umgang mit Daten aus verschiedenen Disziplinen notwendig ist, und den technisch anspruchsvollen Herausforderungen, die das Data Science Umfeld bietet. Darüber hinaus fasziniert mich an meinem Job die regelmässige Auseinandersetzung mit den Perspektiven und Möglichkeiten moderner Methoden und Technologien und damit die Aussicht, was alles möglich ist, wenn es uns gelingt, die zahlreichen und wertvollen Datenschätze unserer Bank sowie neueste Technologien gewinnbringend einzusetzen.
Welche Data-Scientist-Skills sind in deinem Job besonders gefragt?
In der aktuellen Phase, in der es um den initialen Aufbau von Strukturen und Tools für den Einsatz von Data Science geht, ist es in meinem Job sehr zentral, ein breites Verständnis für die verschiedenen involvierten Aspekte zu haben. Zum einen ist es sehr wichtig, die gesamte Datenwertschöpfungskette von Data Management über Data Engineering bis hin zu Analytics und Machine Learning fachlich zu beherrschen. Andererseits ist es auch notwendig, in einem sich sehr schnell verändernden Umfeld stets den Überblick über die neusten Methoden und Tools zu behalten, um diese in die Gestaltung der Datenwelt der Zürcher Kantonalbank einfliessen zu lassen.
Siehst du dich selbst eher als Techie, als Analyse-Freak, als kreatives Genie, als Management-Superheld oder als genialen Allrounder?
Mit meinem Hintergrund als Softwareentwickler bin ich im Data-Science-Umfeld sicherlich eher auf der Techie-Seite. Das Lösen von technischen Problemen liegt mir und ich schrecke auch nicht vor grösseren Programmieraufgaben zurück. Allerdings merke ich, dass meine Entwicklung in Richtung Data Science auch eine Entwicklung zum Allrounder ist. Während des Studiums und auch in meinem Job werden die unterschiedlichsten Fähigkeiten gefordert und gefördert. Diese reichen von Dingen wie Kommunikation, Planung oder Ideenfindung bis hin zu ganz technischen Dingen wie dem Aufbau von IT-Infrastruktur.
Was hat dich während deines Studiums (MSc in Applied Information and Data Science) am meisten fasziniert?
Generell waren Themen wie Machine Learning oder Künstliche Intelligenz für mich sozusagen die nächste Stufe nach der Softwareentwicklung. Im Gegensatz zur klassischen Programmierung lassen sich mit Data Science nicht nur Probleme lösen, die sich in klar formulierbaren Regeln abbilden lassen. Das hat mich fasziniert und motiviert. Während des Studiums fand ich es grossartig, dass man das Gelernte gleich in vielen angewandten Projekten anwenden konnte und diese aus den unterschiedlichsten Bereichen kamen, in die man zwangsläufig auch eintauchen musste. So konnte ich neben der ganzen Data-Science-Methodik zum Beispiel auch etwas über Kriminalität, Handball, Kryptowährungen, Krebszellen oder Politik lernen. Genau diese Kombination aus inhaltlichem Verständnis und Technologie finde ich an Data Science so toll.
Was sind derzeit die grössten Herausforderungen in deinem Job?
Die grösste Herausforderung ist aktuell, die notwendigen Strukturen und Tools zu schaffen, um Data Science Use Cases in unserer Bank umsetzen zu können. Viele Unsicherheiten ergeben sich aus der Schnittmenge von IT Architektur, unklarem Tooling, IT Governance, Datenschutz, dem aktuellen Shift in die Cloud, dem schnellen technologischen Fortschritt und vielen unklaren Verantwortlichkeiten. Und es braucht viel Überzeugungsarbeit, um schlussendlich mit Data Science produktiv werden zu können.
Welchen Rat würdest du jemandem geben, der in denselben Beruf einsteigt?
Ich würde jemandem, der denselben Job macht, raten, sich nicht entmutigen zu lassen, wenn es in einem grossen Unternehmen wie der Zürcher Kantonalbank nicht so schnell vorangeht, wie man es sich wünscht, sondern dranzubleiben und sich von der Faszination für Data Science treiben zu lassen.
Und nun zum Schluss: Welchen neuen Hashtag strebst du für die Zukunft an?#zämeMehUsDateUsehole: Dieser Hashtag ist die offizielle Vision unseres Value Streams. Für mich bedeutet er, dass innerhalb der Zürcher Kantonalbank eine teamübergreifende Zusammenarbeit stattfinden kann, um aus den vorhandenen Daten einen echten Mehrwert zu generieren. Ich sehe hier noch viel Potenzial, um dieses Ziel vollumfänglich zu erreichen und möchte in Zukunft meinen Beitrag dazu leisten.
Wir danken Leo Rettich für sein Engagement und die Zeit, die er sich genommen hat, um diese wertvollen Einblicke mit uns zu teilen.
