WiWi Gast schrieb am 06.09.2021:
Hallo zusammen,
auf was denkt ihr kommt es bei dem ersten Firmenwechsel oder Karriereschritt im Bereich Data Science nach 2-5 Jahren Berufserfahrung an. Also wie wird man gefragt am Jobmarkt oder was sollte man beim Einstieg im Blick halten?
Bei folgenden Faktoren könnte ich mir vorstellen sie sind hilfreich/wichtig.
- Größe des vorherigen Arbeitgebers
- Fachwissen / Verständnis der Algorithmen
- GitHub Portfolio
- Domänewissen des Zielbereichs
- Studium
Zum ersten Punkt, wenn man z. B. zu einem Automobil OEM im Bereich Data Science wechseln möchte. Macht es einen Unterschied ob man davor Data Science bei Continental, Brose oder einem Startup gemacht hat?
Vielleicht könnt ihr ja sagen welche Erfahrungen ihr gemacht habt
Am wichtigsten sind die bereits gemachten Projekte und das damit einhergehende Methodenwissen. Domänenwissen ist zwar wichtig, aber kein Hindernis, weil man es auch noch on-the-job lernen kann. Ein Github Profil ist immer gut, insbesondere wenn man den Fokus stark aufs Engineering legt (hier geht der Trend eigentlich eher in eine Teilung in Data Scientist und Machine Learning Engineer).
Das Studium ist praktisch Grundvorraussetzung, Master in MINT ist eigentlich fast meistens Pflicht. Quereinstieg ist möglich, aber schwerer und ohne akademische Ausbildung fast nicht möglich.
Größe des vorherigen Arbeitgeber ist eigentlich egal, wichtiger ist die Art des Unternehmens. Das beste Aushängeschild ist sicher ein Tech Unternehmen (z.B. FANG), auch sehr gut angesehen sind (pre-)IPO Tech Scale-Ups (Zalando, DeepL etc.). OEMs oder Industrieunternehmen sind in der Data Science Welt eher weniger gut angesehen, aber sicherlich besser als irgendwelche KMUs.
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