Data Scientist: Berufsprofil

Inhalt

DATA SCIENTIST Rohdaten in Entscheidungsunterstützungstools verwandeln

Ihre Aufgaben

Hallo, ich heiße Francesco und ich bin Senior Data Scientist bei der Société Générale. Ich bin 2020 nach meinem Studium und mehreren Berufserfahrungen in den Vereinigten Staaten zur Gruppe gestoßen. Danach bin ich nach Frankreich zurückgekehrt und habe die Innovationsabteilung der Société Générale übernommen, weil ich an strategischen und wirkungsvollen Themen arbeiten wollte.

Mein Job besteht darin, KI-Lösungen für die verschiedenen Geschäftsbereiche der Bank zu entwickeln. Es ist ein Beruf, der an der Schnittstelle von drei Disziplinen steht: Mathematik für die Entwicklung der Algorithmen, Software Engineering, das es ermöglicht, diese Algorithmen in Code zu übersetzen und Projekte innerhalb der Bankinfrastruktur produktiv zu setzen, und Fachwissen, das notwendig ist, um relevante Lösungen zu erstellen, aber auch um mit nicht-technischen Zielgruppen zu interagieren und technische Inhalte zu vermitteln.

Wenn ich eine Schlüsselkompetenz für diesen Job nennen müsste, würde ich sagen, es ist die Fähigkeit, ein Projekt zu strukturieren und sich in die Lage des Nutzers zu versetzen. Also, diese Probleme zu verstehen, zu erkennen, was er brauchen könnte, und eine passende Lösung zu entwerfen. Und neuerdings interessiere ich mich für generative KI-Problematiken.

Wir stehen vor vielen Herausforderungen. Die erste ist, Lösungen zu entwerfen, die spezifisch genug sind, um die Bedürfnisse jedes Geschäftsbereichs zu erfüllen, aber auch allgemein genug, um die gesamten Bedürfnisse der Gruppe abzudecken. Und das alles unter Beibehaltung eines Gleichgewichts zwischen Mehrwert und Umweltwirkung. Eine zweite Herausforderung besteht darin, Lösungen mit möglichst wenig Verzerrungen, Toxizität oder Halluzinationen bereitzustellen, also falsche Antworten, die uns als gesicherte Fakten präsentiert werden. Daher ist es wichtig, robuste Protokolle einzuführen, und ich denke, dass Vielfalt in den Teams die Umsetzung dieser Protokolle erleichtern wird.

Ich würde sagen, mein Stolz ist es, mich seit meiner Ankunft in der Gruppe in sehr unterschiedlichen Projekten engagiert zu haben. Natürlich gibt es einerseits die Data-Science-Projekte, aber wenn man will, kann man noch weiter gehen. Zum Beispiel habe ich die Data-Science-Community der Gruppe geleitet, indem ich interne Veranstaltungen wie Austausch-Sessions und Workshops organisiert habe, aber auch externe Treffen mit Unternehmen, um sich auszutauschen, zu sehen, wie die Dinge anderswo gemacht werden, und unseren Data Scientists den Austausch mit ihren Kollegen zu ermöglichen.

Mein Job besteht darin, KI-Lösungen für die verschiedenen Geschäftsbereiche der Bank zu entwickeln. Es ist ein Beruf, der an der Schnittstelle von drei Disziplinen steht: Mathematik für die Entwicklung der Algorithmen, Software Engineering, das es ermöglicht, diese Algorithmen in Code zu übersetzen und Projekte innerhalb der Bankinfrastruktur produktiv zu setzen, und Fachwissen, das notwendig ist, um relevante Lösungen zu erstellen, aber auch um mit nicht-technischen Zielgruppen zu interagieren und technische Inhalte zu vermitteln.

Wenn ich eine Schlüsselkompetenz für diesen Job nennen müsste, würde ich sagen, es ist die Fähigkeit, ein Projekt zu strukturieren und sich in die Lage des Nutzers zu versetzen. Also, diese Probleme zu verstehen, zu erkennen, was er brauchen könnte, und eine passende Lösung zu entwerfen. Und neuerdings interessiere ich mich für generative KI-Problematiken.

Wir stehen vor vielen Herausforderungen. Die erste ist, Lösungen zu entwerfen, die spezifisch genug sind, um die Bedürfnisse jedes Geschäftsbereichs zu erfüllen, aber auch allgemein genug, um die gesamten Bedürfnisse der Gruppe abzudecken. Und das alles unter Beibehaltung eines Gleichgewichts zwischen Mehrwert und Umweltwirkung. Eine zweite Herausforderung besteht darin, Lösungen mit möglichst wenig Verzerrungen, Toxizität oder Halluzinationen bereitzustellen, also falsche Antworten, die uns als gesicherte Fakten präsentiert werden. Daher ist es wichtig, robuste Protokolle einzuführen, und ich denke, dass Vielfalt in den Teams die Umsetzung dieser Protokolle erleichtern wird.

Ich würde sagen, mein Stolz ist es, mich seit meiner Ankunft in der Gruppe in sehr unterschiedlichen Projekten engagiert zu haben. Natürlich gibt es einerseits die Data-Science-Projekte, aber wenn man will, kann man noch weiter gehen. Zum Beispiel habe ich die Data-Science-Community der Gruppe geleitet, indem ich interne Veranstaltungen wie Austausch-Sessions und Workshops organisiert habe, aber auch externe Treffen mit Unternehmen, um sich auszutauschen, zu sehen, wie die Dinge anderswo gemacht werden, und unseren Data Scientists den Austausch mit ihren Kollegen zu ermöglichen.

Und wenn das Abenteuer gerade erst beginnt?

Bei der Société Générale sorgen wir dafür, dass jeder seinen eigenen Weg entsprechend seinen Wünschen und Fähigkeiten gestalten kann. Die Zukunft öffnet sich für Sie und bietet neue Möglichkeiten:

• Data Scientist (Inspektor/Auditor, interner Berater, Aktuar, Quant, etc.)
• Data Engineer
• Chief Data Officer

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