Studium der KI & Data Science

Interview mit Lenny Klump

Lenny Klump ist Data Scientist in unserem Berliner Büro und betreut dort Großprojekte bei international renommierten Kunden.

In einem Interview haben wir mit ihm über seinen Weg zum Data Scientist gesprochen. Er erzählt, welche Rolle sein Bachelorstudium und ein prägender Professor bei der Wahl seines Masterstudiums und seinen beruflichen Zielen gespielt haben.

Außerdem gibt er hilfreiche Tipps für Studienanfänger und zeigt, wie man sich gut auf den Einstieg ins Berufsleben vorbereitet.

Was hast du im Bachelor & Master studiert und wieso hast du dich für diese Studiengänge entschieden? 

Ich habe im Bachelor Wirtschaftsinformatik studiert, weil ich das Knobeln und Lösen von Aufgaben schon immer spannend fand. Vor allem das systematische Zerlegen von Problemen und Entwickeln von Lösungswegen (in Code) macht für mich einen großen Teil der Informatik aus. Gleichzeitig haben mich digitale Anwendungen und Produkte fasziniert, aber eben nicht nur theoretisch, sondern mit einem klaren Bezug zur Praxis. Wirtschaftsinformatik war für mich die perfekte Kombination: genug Theorie zu Mathematik, Informatik und Technik, aber immer mit einem konkreten Anwendungsfeld in Unternehmen. 

Im Master bin ich dann in Richtung Data Science gegangen. Der erste Impuls hierfür war der Vater eines Freundes, der bei Microsoft arbeitet und schon früh den Trend erkannt hat. Ein weiterer Faktor war dann ein Statistikprofessor im Bachelor, der den Stoff nicht trocken runtergerattert hat, sondern früh Computer und Programmierung als Werkzeuge eingesetzt hat, um die enormen Möglichkeiten dahinter aufzuzeigen.

“Mich hat damals vor allem die Idee begeistert, mit Daten die Zukunft zu quantifizieren und sie damit ein Stück weit „vorhersagen“ zu können.” - Lenny Klump, Data Scientist bei Alexander Thamm [at]

Nach dem Bachelor habe ich ein Praktikum im Bereich Data Science gemacht, das mir gezeigt hat, wie viel Potenzial in diesem Feld steckt und dass mir die praktische Arbeit darin auch sehr viel Spaß bereitet. Danach war für mich klar, dass ich mich in diese Richtung weiter vertiefen möchte.

Was waren Highlights in deinem Studium, an die du dich besonders gerne erinnerst? 

Mein absolutes Highlight war, dass fast mein gesamter Master im Ausland stattgefunden hat. Ich habe in Sophia Antipolis, in Frankreich und in Eindhoven, in den Niederlanden studiert. Dort habe ich neben den unterschiedlichen Uni-Systemen vor allem die Menschen und Kulturen kennengelernt. 

Ich würde allen, die die Möglichkeit dazu haben, empfehlen, im Ausland zu studieren oder zumindest ein Erasmus-Semester zu machen. Man lernt unglaublich viele smarte Leute aus ganz unterschiedlichen Ländern kennen, wird offener, unabhängiger und entwickelt eine neue Sicht auf viele Dinge. Die Zeit hat meinen Blick auf Studium, Arbeit und das Leben insgesamt ziemlich geprägt.

Hast du neben deinem Studium gearbeitet und/oder Praktika absolviert und wenn ja, wo und was waren deine Erfahrungen? 

Ich habe ab meinem dritten Semester konstant nebenher gearbeitet und Praktika gemacht. Ich finde das Werkstudierenden-System in Deutschland super, weil man so ziemlich direkt merkt, ob einem die Fachrichtung, für die man sich im Studium entschieden hat, auch im Alltag Spaß macht. Außerdem lernt man neben der Erfahrung im Unternehmen auch neue Felder und Spezialisierungen kennen, die man vielleicht gar nicht auf dem Schirm hatte. 

Im Bachelor war ich als Werkstudent bei Deloitte tätig und habe dort meine ersten Erfahrungen im Consulting gesammelt. Das war für mich ein guter Einblick in Projektarbeit, Kontakt mit Kund:innen und generell in die Arbeitsweise größerer Unternehmen. 

Zwischen Bachelor und Master habe ich dann ein Praktikum im Bereich Data Science bei Performance One Brain gemacht. Dort habe ich das erste Mal an komplexeren Datenprojekten in der Praxis mitgearbeitet, die auch monetär funktionieren müssen. Diese Erfahrungen haben am Ende stark dazu beigetragen, dass ich mich für den Master in Data Science entschieden habe. 

Während des Masters bin ich weiter bei Performance One Brain geblieben und habe dort als Werkstudent im Bereich Data Science gearbeitet.

Meine Masterarbeit habe ich anschließend bei Vector Informatik geschrieben. Mir war ein klarer Praxisbezug immer wichtig, deshalb wollte ich auch in der Abschlussarbeit eng mit einem Unternehmen zusammenarbeiten und an einem Thema forschen, das nicht nur theoretisch spannend, sondern auch konkret nutzbar ist. 

Hast du das Gefühl, dass die praktische Arbeit neben dem Studium hilfreich für dein späteres Berufsleben war? Wenn ja, in welchen Situationen zum Beispiel? 

Auf jeden Fall! Die praktische Arbeit neben dem Studium war für mich extrem hilfreich für das spätere Berufsleben. Man lernt Unternehmensprozesse kennen, versteht, wie Projekte wirklich ablaufen und wie Entscheidungen getroffen werden. Vor allem aber lernt man den Umgang mit Kolleg:innen und Kund:innen, also alles, was im Unialltag eher weniger vorkommt. 

Gleichzeitig habe ich dadurch viel besser verstanden, welche Inhalte aus dem Studium später wirklich relevant sind. Wenn man zum Beispiel in einem Projekt sitzt und merkt, dass bestimmte Methoden oder Konzepte aus der Vorlesung plötzlich ganz konkret gebraucht werden, prägt sich das ganz anders ein. Diese Erfahrungen haben mir den Einstieg ins Berufsleben deutlich leichter gemacht, weil sich vieles schon vertraut angefühlt hat.

Welche Hürden gab es während deines Studiums und wie hast du sie gemeistert? 

Gerade am Anfang vom Bachelor war die größte Hürde für mich die Überforderung. Auf einmal ist niemand mehr hinter einem her, es gibt viel mehr Freiheit, aber eben auch viel mehr Verantwortung. Ich musste erst lernen, mich selbst zu organisieren, mein Zeitmanagement in den Griff zu bekommen und zu priorisieren, was wirklich wichtig ist. Das hat ein bisschen gedauert und ging nur über Ausprobieren, viele To-do-Listen und auch ein paar Fehlplanungen, aus denen ich dann wieder gelernt habe. 

Eine andere Herausforderung waren Gruppenarbeiten und Projekte. Da prallen ganz unterschiedliche Hintergründe, Arbeitsstile und Erwartungen aufeinander. Ich habe mit der Zeit gelernt, wie wichtig klare Kommunikation ist, und wie hilfreich es ist, früh Rollen zu verteilen und offen darüber zu sprechen, wer welche Stärken einbringen kann. So entsteht am Ende ein Ergebnis, mit dem alle zufrieden sind und bei dem sich jede Person gesehen fühlt.

An welchem Punkt wusstest du, was genau du nach deinem Studium beruflich machen möchtest? 

Der Punkt kam bei mir eigentlich gleichzeitig mit der Entscheidung für meinen Master. In den Statistikvorlesungen und später im Praktikum habe ich gemerkt, dass mich Data Science sowohl theoretisch als auch praktisch begeistert. Ab da war für mich klar, dass ich nach dem Studium in diesem Bereich arbeiten möchte. 

Natürlich habe ich während des Masters dann auch nochmal Spezialisierungen und Vertiefungen kennengelernt, die mir mal mehr, mal weniger gefallen haben, aber insgesamt eine noch klarere Richtung vorgegeben haben.

Wie hast du deinen jetzigen Job bei [at] gefunden und welche Kriterien waren für dich ausschlaggebend, um dich hier zu bewerben? 

Meinen jetzigen Job bei [at] habe ich über Stellenanzeigen und die Internetpräsenz des Unternehmens gefunden. Der Name war mir aber schon aus dem Bachelor, von der Karrieremesse IKOM an der TUM, ein Begriff. 

Der wichtigste Punkt waren für mich die Menschen. Man verbringt so viel Zeit mit den Leuten bei der Arbeit, da muss es auf einer menschlichen Ebene passen und fachlich inspirierend sein. Bei [at] hatte ich das Gefühl, dass ich mich mit den Kolleg:innen gut verstehen werde und gleichzeitig viel von ihnen lernen kann. 

Außerdem waren für mich die Unternehmenskultur, der Standort und die Möglichkeit, an spannenden Projekten im Data-Science-Umfeld zu arbeiten, entscheidend dafür, dass ich mich beworben habe.

Wie lief der Bewerbungsprozess ab? 

Der Bewerbungsprozess war ziemlich transparent und gut strukturiert. Ich habe mich ganz klassisch über die Webseite beworben und kurz darauf eine Einladung zu einem ersten Gespräch mit dem People Team bekommen. In dem Gespräch ging es vor allem darum, abzugleichen, ob die Vorstellungen von beiden Seiten zusammenpassen. Außerdem konnte ich Fragen stellen und einen ersten Eindruck vom Unternehmen gewinnen. 

Als Nächstes habe ich eine Forecasting-Case-Study bekommen, für die ich etwa eine Woche Zeit hatte. Dazu habe ich eine Präsentation vorbereitet, die dann in einem technischen Interview gemeinsam durchgegangen und diskutiert wurde. 

Zum Schluss gab es ein finales Interview mit zwei potenziellen Teamleads. In diesem Gespräch ging es viel um meinen möglichen Weg bei [at].  Also darum, welche Entwicklungsmöglichkeiten es gibt und wie meine Rolle konkret aussehen könnte.

Wie sieht dein Berufsalltag jetzt bei [at] aus und welche Aufgaben oder Ereignisse waren bisher deine Highlights? 

Aktuell arbeite ich parallel an zwei Projekten für Kund:innen, die natürlich den größten Teil meiner Zeit ausmachen. Nebenbei versuche ich, regelmäßig zum Wissensaustausch beizutragen, zum Beispiel durch interne Formate oder Blogbeiträge wie diesen hier.

Außerdem haben zwei meiner Kolleg:innen und ich eine Initiative ins Leben gerufen, bei der wir mindestens einmal im Monat, After-Work-Events am Standort Berlin planen. 

Zu meinen persönlichen Highlights zählt auf jeden Fall die Offenheit, mit der mir die  Kolleg:innen entgegengetreten sind und wie schnell ich mich integriert gefühlt habe. Ein weiterer Punkt sind die Inhalte meiner Arbeit. Die Projekte sind fachlich sehr spannend, und ich kann mit den neuesten Technologien arbeiten. Im Moment vor allem im Agentic-Bereich.

Was würdest du Studierenden raten, die sich für einen ähnlichen Studien- und Berufsweg wie deinen entscheiden? 

Ich würde Studierenden raten, am Anfang nicht zu sehr in Panik zu geraten, wenn sie noch keinen ganz konkreten Job vor Augen haben. Wenn sich die Richtung richtig anfühlt, ist das schon ein sehr guter Start. Im Studium und durch praktische Erfahrungen lernt man so viele Spezialisierungen und Bereiche kennen, dass man genug Zeit hat, herauszufinden, was wirklich gut zu einem passt. 

Außerdem würde ich so viel Praxiserfahrung wie möglich sammeln. Das kann ein Werkstudierendenjob sein, aber auch Programmierprojekte, Hackathons oder Online-Challenges. Dadurch festigt sich das Wissen viel besser, und man merkt relativ schnell, was einem liegt und was nicht. Ich würde, wenn man die Möglichkeit dazu hat, im Zweifel sogar das Studium eher ein bisschen strecken und mehr praktische Erfahrungen mitnehmen.

Vielen Dank an Lenny für seine Zeit und die hilfreichen Tipps für kommende KI- & Data-Experten.

Bachelorstudiengänge in KI und Data Science in DACH

Die folgende Übersicht präsentiert zwölf ausgewählte Bachelorstudiengänge im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und Data Science an Hochschulen im deutschsprachigen Raum (DACH). Berücksichtigt wurden vor allem Präsenzstudiengänge, ergänzt durch einige hochwertige Online- und Fernstudienangebote.

Alle Programme vermitteln fundierte Grundlagen in Informatik, Mathematik, Statistik und maschinellem Lernen und bieten unterschiedliche Schwerpunkte in Theorie, Praxis oder interdisziplinärer Anwendung.

Die Tabelle unterstützt eine erste Orientierung für Studieninteressierte, die eine akademische Laufbahn im Bereich datengetriebener Technologien anstreben.