{"id":20182,"date":"2020-12-28T08:50:32","date_gmt":"2020-12-28T07:50:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/?p=20182"},"modified":"2022-12-02T08:28:46","modified_gmt":"2022-12-02T07:28:46","slug":"tag-eines-data-scientist-inovex","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/tag-eines-data-scientist-inovex\/","title":{"rendered":"Der Tag eines Data Scientist bei inovex \u2013 Mehr als nur Daten"},"content":{"rendered":"<p>Der Tag eines Data Scientist kann vielf\u00e4ltig sein: Datenaufbereitung und -analyse, die Konzeption von KI-Modellen und viel mehr. Bei inovex bleiben die M\u00f6glichkeiten, sich im Unternehmen einzubringen, jedoch nicht auf den eigenen Fachbereich beschr\u00e4nkt. Im Blog-Artikel beschreibe ich, wie ein Tag als Senior Data Scientist bei inovex ablaufen kann.<!--more--><\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_83 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\"><p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\"><\/p>\n<\/div><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/tag-eines-data-scientist-inovex\/#Check-In-in-den-Tag\" >Check-In in den Tag<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/tag-eines-data-scientist-inovex\/#Mein-Daily-im-Kundenprojekt\" >Mein Daily im Kundenprojekt<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/tag-eines-data-scientist-inovex\/#What-could-possibly-go-wrong\" >What could possibly go wrong?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/tag-eines-data-scientist-inovex\/#Auf-ins-Office\" >Auf ins Office<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/tag-eines-data-scientist-inovex\/#Data-Science-Guild-Meeting\" >Data Science Guild Meeting<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/tag-eines-data-scientist-inovex\/#Brownbag\" >Brownbag<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/tag-eines-data-scientist-inovex\/#Deep-Work-%E2%80%93-hierarchisches-Bayes-Modell-Datenprodukte\" >Deep Work \u2013 hierarchisches Bayes-Modell &amp; Datenprodukte<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/tag-eines-data-scientist-inovex\/#Zeit-fuer-weiterfuehrende-Themen\" >Zeit f\u00fcr weiterf\u00fchrende Themen<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Check-In-in-den-Tag\"><\/span>Check-In in den Tag<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Es ist 8:45 Uhr. Nach meiner Morgenroutine startet mein Tag bei inovex: Chrome, CMD+T C Enter, CMD+T M Enter \u2013 ein kurzer Blick in den Google Kalender, Gmail und Slack. Was f\u00fcr Termine stehen heute an und wo kann ich meinen Deep Work Blocker platzieren, um ungest\u00f6rt und konzentriert nachzudenken und an einem Problem zu arbeiten? Was macht die Inbox und gibt es wichtige E-Mails? Abschlie\u00dfend checke ich Slack auf Direktnachrichten und blicke in Kunden-, Team- und Standort-Channel. Dann passe ich die Tagesplanung gegebenenfalls nochmal an. Hierbei versuche ich Flexibilit\u00e4t und Fokus zu ber\u00fccksichtigen. Daher ist es mir auch wichtig mehrere zusammenh\u00e4ngende Stunden f\u00fcr Deep Work zu blocken.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Mein-Daily-im-Kundenprojekt\"><\/span>Mein Daily im Kundenprojekt<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>8:55 Uhr: Ich logge mich im VPN unseres Kunden ein und checke dort meine Slack-Direktnachrichten. Um 9:00 Uhr startet unser Daily. Wir arbeiten mit Kanban \u2013 ausgew\u00e4hlte Tickets mit Blockern oder Diskussionsbedarf sowie aktuelle Bugs in Live-Systemen werden kurz besprochen. L\u00e4ngere und dedizierte Diskussionen werden verabredet und terminiert. Eigentlich unspektakul\u00e4r, aber heute m\u00fcndet unser Daily direkt in eine halbe Stunde au\u00dferplanm\u00e4\u00dfiger Arbeit.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What-could-possibly-go-wrong\"><\/span>What could possibly go wrong?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Zwei Jenkins Jobs, die t\u00e4glich Prognosen mit Spark durchf\u00fchren, sind am fr\u00fchen Morgen nach der Dateneinspeisung auf die Nase gefallen. Der Grund ist schnell gefunden: in den Job-Konfigurationen wird Docker Image Tag genutzt, das auf ein automatisch gel\u00f6schtes Image verweist und heute der Retention Policy f\u00fcr die Docker Registry zum Opfer fiel. Somit konnten die Jobs das referenzierte Image nicht mehr finden und sind abgebrochen.<\/p>\n<p>Diese Policy war mir zuvor nicht bewusst, erscheint aber logisch, um im Zuge kontinuierlicher Integration nicht unendlich Images anzuh\u00e4ufen \u2013 wieder etwas gelernt. Auch zeigt uns dieses Problem, dass man sich bei Datenprodukten immer Gedanken um die Mitigation bei Ausf\u00e4llen machen sollte. Anschlie\u00dfend \u00fcberpr\u00fcfe ich das letzte Release und referenziere es neu in der Konfiguration. Zuletzt werden beide Jobs ausnahmsweise manuell getriggert, um die t\u00e4glichen Prognosen zu generieren.<\/p>\n<p>Das Ergebnis sieht gut aus: das neue Image wird erwartungsgem\u00e4\u00df genutzt, die Spark-Jobs gestartet und die Prognosen generiert. Abschlie\u00dfend informiere ich unseren Data Engineer und das Team \u00fcber Fehlerursache und wie wir es k\u00fcnftig vermeiden.<\/p>\n<p>Bei inovex ist uns wichtig, dass Data Scientists ein ganzheitliches Verst\u00e4ndnis besitzen. Das h\u00f6rt nicht bei der Data-Science-Expertise auf, sondern erstreckt sich auch \u00fcber Softwareentwicklung, Deployment, Monitoring usw. Wir nennen das <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/leistungen\/data-science\/\">End-to-End Data Science bzw. Data Science to Production<\/a>. Und so kann auch eine gewisse Kompetenz im Umgang mit Docker oder CI\/CD-Tools wie Jenkins hilfreich sein.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Auf-ins-Office\"><\/span>Auf ins Office<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>10:00 Uhr: Nach der Morgenbesprechung und dem ersten kleineren Einsatz fahre ich mit meinem JobRad ins B\u00fcro. Ich finde es gut und nur logisch, dass ein moderner und nicht nur an \u00f6konomischer Nachhaltigkeit orientierter Arbeitgeber nicht nur klassisches Fahrzeugleasing unterst\u00fctzt, sondern auch Fahrradleasing. Das wird bei uns sehr gut angenommen und manche Kolleg:innen leasen bereits ihr Zweitrad.<\/p>\n<p>Im B\u00fcro treffe ich kurz meine Mentee zum Kaffee- eine neue Kollegin im Team Data Management &amp; Analytics (DMA).\u00a0 Ich stehe ihr als Mentor bei Fragen und Problemen mit Rat und Tat zur Seite, um ihr den Start bei uns so angenehm wie m\u00f6glich zu machen und sich am neuen Standort gut zurechtzufinden.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Data-Science-Guild-Meeting\"><\/span>Data Science Guild Meeting<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>11:00 Uhr: Einmal w\u00f6chentlich kommen alle Data Scientists beim Kunden team\u00fcbergreifend f\u00fcr eine Stunde zusammen, um \u00fcber spezifische Themen wie Modellierung, Verhalten von Modellen oder Analysen zu diskutieren und sich \u00fcber Ideen auszutauschen. Auch werden hier wichtige Ver\u00e4nderungen an der Infrastruktur und deren Auswirkungen auf unsere Use Cases besprochen. Heute haben wir drei Themen: Fehlerinterpretation eines Preisprognosemodells, Monitoring desselbigen sowie die Diskussion neuer Merkmale f\u00fcr Betrugserkennungsmodelle auf Basis von Freitexten. Dieser Austausch ist immer sehr spannend und hilfreich. Das diverse Spektrum an Use Cases von <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/referenzen\/case-studies\/mobilede-use-cases-fur-recommendations-bei-online-portalen-anhand-von-datenprodukten\/\">Recommender Systemen<\/a> zu Fraud Detection und Personen sorgt f\u00fcr f\u00fcr fruchtbare Diskussionen und die Verbesserung unserer Ans\u00e4tze.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Brownbag\"><\/span>Brownbag<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>12:00 Uhr bedeutet bei inovex klassischerweise \u201eBrownbag\u201c-Zeit. Bei einer Brownbag stellt ein Kollege oder eine Kollegin ein Thema vor und wir tauschen uns anschlie\u00dfend hierzu aus oder geben Feedback. Das kann von Technologien, \u00fcber Projekte bis hin zu kulturellen Themen oder Hobbyprojekten reichen. Auch die Form steht frei. Viele pr\u00e4sentieren f\u00fcr rund eine halbe Stunde und anschlie\u00dfend gibt es eine Frage- und Diskussionsrunde. Es kann aber auch die Form eines Lean Coffee oder einer kleinen Hacking Session annehmen. Heute stellt ein Masterand sein Zwischenergebnisse zur Arbeit \u201eMachine Learning and Epidemiological Modelling in the Context of COVID-19\u201c vor.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Deep-Work-%E2%80%93-hierarchisches-Bayes-Modell-Datenprodukte\"><\/span>Deep Work \u2013 hierarchisches Bayes-Modell &amp; Datenprodukte<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>13:00 Uhr: Kaffee und ab in den Tunnel. Den Nachmittag habe ich mir f\u00fcr Deep Work blockiert. Ich erarbeite f\u00fcr unseren Kunden ein <a href=\"https:\/\/florianwilhelm.info\/2020\/10\/bayesian_hierarchical_modelling_at_scale\/\">hierarchisches Bayes-Modell<\/a>, um den Effekt von Werbema\u00dfnahmen auf die t\u00e4glichen Interaktionszahlen mit den Inseraten eines H\u00e4ndlers als Erwartungswert einer Poisson-verteilten Zufallsvariable zu sch\u00e4tzen. Wir m\u00f6chten also die Verteilung der Interaktionszahl auf das Inserat ohne zus\u00e4tzliche Promotion sch\u00e4tzen und diese dann mit der Verteilung unter dem Einfluss spezifischer Promotionen vergleichen, um die Verteilung des multiplikativen Effekts ausweisen zu k\u00f6nnen. Das Sampling einer Posterior-Verteilung erm\u00f6glicht uns hierbei eine bessere Einsch\u00e4tzung der Unsicherheit und erleichtert die Kommunikation mit Product Manager oder anderen Stakeholder erheblich. Eine zielgruppengerechte Kommunikation mit verschiedenen Stakeholdern ist ebenso eine wichtige Aufgabe von Data Scientists.<\/p>\n<p>Im Speziellen arbeite ich derzeit an der zweiten Ausbaustufe des Datenprodukts, bei der wir die Verteilung der bestimmte Effektgr\u00f6\u00dfe durch einen Lageparameter repr\u00e4sentieren. Wenn wir dies f\u00fcr gen\u00fcgend Inserate durchf\u00fchren, ergibt sich wiederum eine neue Verteilung, die wir nutzen, um jeden Inserat einen Quantilswert zuzuordnen. Dieser Quantilswert\u00a0 ist nun die Zielvariable f\u00fcr ein Modell zur Quantilsregression auf Basis der Inseratsmerkmale. Das w\u00fcrde uns erlauben, auf Basis der Merkmale als unabh\u00e4ngige Variablen eine Vorhersage der Effektivit\u00e4t einer Promotion durchzuf\u00fchren. Auf dieser Grundlage generieren wir f\u00fcr besonders sichere und hohe Effekte entsprechende Vorschl\u00e4ge jeweilige Promotionen zu buchen. Bei unserem Kunden bin ich verantwortlich f\u00fcr die Entwicklung der gesamten Pipeline vom Data Preprocessing \u00fcber regelm\u00e4\u00dfiges Modelltraining sowie die t\u00e4glichen Prognosel\u00e4ufe, in denen ein vorgegebenes Modell auf aktuellen Daten angewendet wird, um die Ergebnisse anschlie\u00dfend in einer Datenbank bereitzustellen. Diese wird wiederum von einem Service zur Generierung der Vorschl\u00e4ge genutzt.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Zeit-fuer-weiterfuehrende-Themen\"><\/span>Zeit f\u00fcr weiterf\u00fchrende Themen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>So ergibt sich eine abwechslungsreiche Arbeit, die neben den grunds\u00e4tzlichen Kundenprojekten auch Zeit f\u00fcr interne Themen l\u00e4sst.\u00a0 Dazu geh\u00f6ren zum Beispiel die inocircles, die strategischen Themen, Studentenbetreuung, Mentoring oder auch Fachartikel. Derzeit betreue ich einen Bacheloranden, der an Preference-based Inverse Reinforcement Learning arbeitet. Dieser Austausch und das Coaching machen mir Spa\u00df. Ich lerne neue Dinge und kann gleichzeitig meine Erfahrung f\u00fcr die Unterst\u00fctzung und Ausbildung m\u00f6glicher Mitarbeiter:innen nutzen.<\/p>\n<p>Zum Ende meines heutigen Arbeitstages editiere ich noch meinen Einf\u00fchrungsartikel zu Recommender Systems, den ich derzeit f\u00fcr eine heise-Sonderausgabe zu Machine Learning verfasse. Danach setz mich auf\u2019s Rad und treffe mich noch mit ein paar Kolleginnen zum Wein. Auch das ist inovex: viele sind auch \u00fcber die reine Arbeit hinaus freundschaftlich miteinander verbunden.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Wenn du Senior Data Scientist bist und\u00a0 deine zuk\u00fcnftigen Arbeitstage auch bei inovex verbringen m\u00f6chtest, findest du <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/karriere\/werde-teil-unseres-data-teams\/\">hier<\/a>\u00a0mehr Infos\u00a0 \u00fcber die offenen Stellen und wie du mit uns Kontakt aufnimmst.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Der Tag eines Data Scientist kann vielf\u00e4ltig sein: Datenaufbereitung und -analyse, die Konzeption von KI-Modellen und viel mehr. Bei inovex bleiben die M\u00f6glichkeiten, sich im Unternehmen einzubringen, jedoch nicht auf den eigenen Fachbereich beschr\u00e4nkt. 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