Viele Freiräume und eine agile Arbeitsweise bei der Datenanalyse Direkteinstieg – Data Science
Hallo, wir sind Hauke und Thomas und beide im Zentralbereich Daten und Statistik tätig. Hauke hat nach seinem quantitativ ausgerichteten Politikwissenschaften-Studium zunächst bei der Uni Potsdam gearbeitet und ist seit 5 Jahren bei der Bundesbank. Thomas kam nach seiner Physik-Doktorarbeit, Tätigkeiten in der Finanzbranche und einem eigenen Start-up vor fast 2 Jahren zur Bundesbank.
Wir arbeiten in zwei benachbarten Gruppen. Haukes Gruppe ist das Projekte-Team für das RIAD-System. Die Bundesbank sammelt, konsolidiert und erzeugt mittels dieses Systems Daten, die sie im Rahmen der Erfüllung regulatorischer Anforderungen mit anderen Fachbereichen und auf der EZB-Ebene austauscht. Hauke ist hier im Anforderungs- und Projektmanagement sowie in der Datenanalyse tätig.
Das DataLab, in dem Thomas arbeitet, befasst sich unter anderem mit der inhaltlichen Datenanalyse, sowie dem Design und der Konzepterstellung von datengetriebenen Projekten. Es hat insbesondere die Prototypentwicklung im Blick und versucht z. B. mittels Machine Learning konkrete Analysen und Neuentwicklungen umzusetzen, beispielsweise auch für die Cloud.
Unsere Arbeitseinheiten sind soweit möglich agil aufgestellt. Die Leitung wirkt bei der strategischen Ausrichtung mit. Wir in der Gruppe entscheiden selbstständig, welche Schwerpunkte wir legen, wie wir Aufgaben verteilen und organisieren die tägliche Arbeit weitestgehend selbst. Wir hätten beide nicht erwartet, in einer Behörde so viele Freiräume zu haben. Dadurch haben wir sehr motivierte Teams. Jeder trägt Verantwortung, jeder hat seinen Bereich, in dem er gerne tätig ist, und wir unterstützen uns untereinander viel. Es wird uns ein großes Maß an Vertrauen entgegengebracht im Hinblick darauf, wie wir die Arbeit organisieren und Themen vorantreiben.
Bei dieser Arbeitsweise ist es natürlich wichtig, an allen notwendigen Dingen zu arbeiten, da die Gefahr besteht, dass Themen weniger priorisiert werden als andere. Es ist wichtig, hier den Überblick zu haben und Themen gegebenenfalls selbst zu übernehmen. Man sollte in unserem Bereich sehr viel Eigenmotivation und eigene Impulse mitbringen. Es gibt viele Möglichkeiten, eigene kreative Ideen einzubringen und eine hohe Chance, diese im Rahmen von Konzepten, Prototypen und/oder Produktivprozessen auch umzusetzen.
Da RIAD ein europaweites Verbundsystem ist, das von vielen anderen Fachbereichen, der EZB und anderen Zentralbanken genutzt wird, gibt es einen regelmäßigen Austausch und diverse Projekte zur Weiterentwicklung, bei denen man sich vernetzen und über den eigenen Tellerrand hinausschauen kann.
Im DataLab gibt es zudem viel internen Austausch zu neuen Methoden und Verfahren. So vernetzen wir uns beispielsweise in der bankinternen Data Science Community. Auch die Teilnahme an einer externen Konferenz zu Data Science / Machine Learning im vergangenen Jahr war eine gute Gelegenheit zum Netzwerken. Nicht zuletzt, weil es in diesem Bereich sehr wichtig ist, möglichst auf einem halbwegs aktuellen Stand zu bleiben.