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| | Zitat von Shitstorm
Ich hatte mich vor ca. drei Monaten schon auf 6 Stellen oder so beworben, aber "nur" zwei Einladungen bekommen + eine wohl nicht-standardisierte Antwort, dass sie meine Kompetenz nicht anzweifeln, mir aber auch nicht glauben, dass ich wirklich die Wissenschaft verlassen will  .
Ist also jetzt auch nicht so, dass die sich um mich reißen.
Das mit der Unfähigkeit habe ich jetzt schon öfter gehört, irgendwie kann ich mir das nicht so recht vorstellen 
Danke übrigens für den guten Input, Leute!
Ein Quant ist ein quantitativer Analyst, aber als der Name entstanden ist, meinte man damit (meistens) Dudes mit HEAVY, also wirklich HEAVY math skills, die auf einmal angefangen haben ihr Wissen im Finanzwesen einzusetzen. Da ging das so los, dass Nerds langsam cool (und reich ) wurden.
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Ich würde das nicht wie Oli sehen, dass in der Privatwirtschaft viele Kollegen unfähig sind, vielleicht hatte ich bisher aber auch Glück mit meinen bisherigen Arbeitsstellen, übrigens im Data-Science-Bereich.
Ich bin im Januar 2018 in Data-Science eingestiegen. Was ich damals konnte? Puh, keine Ahnung, vielleicht ein bisschen mehr als die Basics von vielen Algorithmen und schlecht programmieren, aber insgesamt finde ich den Teil mit den Algorithmen gar nicht so wichtig (außer du möchtest halt ganz tief in Bilderkennung oder so rein). Wichtiger ist meiner Meinung nach:
- Lösungsfindung, Kreativität und coole Ideen, um bestehende Probleme zu lösen. Viele Fragestellungen gab es einfach so noch nicht und man muss sie a) finden und b) die passende Lösung anbieten können.
- Programmierskills(tm). Bei echten Problemen ist es einfach vorbei, dass man sich ein CSV runterlädt und nur noch bisschen Spalten transformieren muss. Oft muss man sich selbst darum kümmern, irgendwelche Datenquellen selbst anzubinden und selbst wenn es die schon gibt, muss man in der Lage sein, das Zeug aus Datenbanken, von Schnittstellen oder irgendwelchen FTP-Servern runterzuziehen. Wartbarer Code, auch in Data-Science, schreibt sich darüber hinaus nicht in einem Jupyter Notebook, sondern in ordentlich strukturierten Projekten, die dann so auch mal auf vermutlich irgendeine Cloud-Infrastruktur deployt werden und abrufbar sein müssen oder zumindest regelmäßig laufen. Ein bisschen DevOps gehört bei den meisten Stellen sicherlich dazu und dem sollte man sich nicht verschließen. Das Modell "ich rotze was hin und ein anderer macht es dann richtig" funktioniert einfach nicht. GitHub und Docker (oder irgendwelche Cloud-Derivate davon) sind in jedem Fall fast überall Kerntechnologien, Spark lugt auch fast überall um die Ecke, SQL eigentlich immer.
- Plotting-Skills, damit du allen Bobs und Bertas zeigen kannst, was du ihnen eigentlich erklären möchtest.
- Fähigkeiten zum Feature-Engineering und ich würde sagen, da sind deine statistischen Vorerfahrungen, insb. mit Bayes'scher Statistik, Gold wert. Auch wenn mittlerweile fast immer viele Daten verarbeitet werden müssen, ist man auf fein-granularer Ebene wieder bei "Small Data" und da kommt Bayes-Statistik so richtig zum Tragen. Selbst ein paar einfach Beta-Binomial-Hacks liefern echt hübsche Ergebnisse.
Ich weiß nicht, wie weit du auf der Skala bei den jeweiligen Punkten stehst, aber wenn du motiviert bist, dich weiterzuentwickeln und in alle Themen reinzufuchsen, dann würde ich das doppelt in jedem Anschreiben und Gespräch unterstreichen. Und ich würde mir zum Einstieg vielleicht eher kleinere Unternehmen suchen, wenn du dich noch weiterentwickeln möchtest, die die entsprechende Atmosphäre bieten (z.B. mit Slack-Time, etc) - mein altes Unternehmen verfolgte das klassische "hire for attitude, train for skills". Größere Unternehmen, so schien mir es, legen mehr Wert auf Prestige (insb. auf einen Dr.-Titel, aber das wäre ja eine gute Voraussetzung bei dir) und haben auch die Kohle, um Senior-Leute zu bezahlen, auch Weiterbildung ist noch möglich, aber nicht mehr so intensiv und etwas bürokratischer.
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| | Zitat von AJ Alpha
Das ist der falsche Ansatz. Machen, und dann organisatorisch hinterherstolpern.
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Agil vs. Wasserfall
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inb4 Ist Kindeszeugung dann ein Sprint looOoOl
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Bei mir schon
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| | Zitat von Seppl`
inb4 Ist Kindeszeugung dann ein Sprint looOoOl
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könnte aber auch nur ein Spike sein
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<3
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| | Zitat von AJ Alpha
Bei mir schon
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Genau an dich und deine Scheiße, die du in jeden einzelnen Thread pumpst habe ich denken müssen, mein Diqqer! 
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Meine Freunde nennen mich nicht umsonst Müllepumpe (halb Mensch, halb Güllepumpe)
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| | Zitat von homer is alive
| | Zitat von Shitstorm
Ich hatte mich vor ca. drei Monaten schon auf 6 Stellen oder so beworben, aber "nur" zwei Einladungen bekommen + eine wohl nicht-standardisierte Antwort, dass sie meine Kompetenz nicht anzweifeln, mir aber auch nicht glauben, dass ich wirklich die Wissenschaft verlassen will .
Ist also jetzt auch nicht so, dass die sich um mich reißen.
Das mit der Unfähigkeit habe ich jetzt schon öfter gehört, irgendwie kann ich mir das nicht so recht vorstellen
Danke übrigens für den guten Input, Leute!
Ein Quant ist ein quantitativer Analyst, aber als der Name entstanden ist, meinte man damit (meistens) Dudes mit HEAVY, also wirklich HEAVY math skills, die auf einmal angefangen haben ihr Wissen im Finanzwesen einzusetzen. Da ging das so los, dass Nerds langsam cool (und reich ) wurden.
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Ich würde das nicht wie Oli sehen, dass in der Privatwirtschaft viele Kollegen unfähig sind, vielleicht hatte ich bisher aber auch Glück mit meinen bisherigen Arbeitsstellen, übrigens im Data-Science-Bereich.
Ich bin im Januar 2018 in Data-Science eingestiegen. Was ich damals konnte? Puh, keine Ahnung, vielleicht ein bisschen mehr als die Basics von vielen Algorithmen und schlecht programmieren, aber insgesamt finde ich den Teil mit den Algorithmen gar nicht so wichtig (außer du möchtest halt ganz tief in Bilderkennung oder so rein). Wichtiger ist meiner Meinung nach:
- Lösungsfindung, Kreativität und coole Ideen, um bestehende Probleme zu lösen. Viele Fragestellungen gab es einfach so noch nicht und man muss sie a) finden und b) die passende Lösung anbieten können.
- Programmierskills(tm). Bei echten Problemen ist es einfach vorbei, dass man sich ein CSV runterlädt und nur noch bisschen Spalten transformieren muss. Oft muss man sich selbst darum kümmern, irgendwelche Datenquellen selbst anzubinden und selbst wenn es die schon gibt, muss man in der Lage sein, das Zeug aus Datenbanken, von Schnittstellen oder irgendwelchen FTP-Servern runterzuziehen. Wartbarer Code, auch in Data-Science, schreibt sich darüber hinaus nicht in einem Jupyter Notebook, sondern in ordentlich strukturierten Projekten, die dann so auch mal auf vermutlich irgendeine Cloud-Infrastruktur deployt werden und abrufbar sein müssen oder zumindest regelmäßig laufen. Ein bisschen DevOps gehört bei den meisten Stellen sicherlich dazu und dem sollte man sich nicht verschließen. Das Modell "ich rotze was hin und ein anderer macht es dann richtig" funktioniert einfach nicht. GitHub und Docker (oder irgendwelche Cloud-Derivate davon) sind in jedem Fall fast überall Kerntechnologien, Spark lugt auch fast überall um die Ecke, SQL eigentlich immer.
- Plotting-Skills, damit du allen Bobs und Bertas zeigen kannst, was du ihnen eigentlich erklären möchtest.
- Fähigkeiten zum Feature-Engineering und ich würde sagen, da sind deine statistischen Vorerfahrungen, insb. mit Bayes'scher Statistik, Gold wert. Auch wenn mittlerweile fast immer viele Daten verarbeitet werden müssen, ist man auf fein-granularer Ebene wieder bei "Small Data" und da kommt Bayes-Statistik so richtig zum Tragen. Selbst ein paar einfach Beta-Binomial-Hacks liefern echt hübsche Ergebnisse.
Ich weiß nicht, wie weit du auf der Skala bei den jeweiligen Punkten stehst, aber wenn du motiviert bist, dich weiterzuentwickeln und in alle Themen reinzufuchsen, dann würde ich das doppelt in jedem Anschreiben und Gespräch unterstreichen. Und ich würde mir zum Einstieg vielleicht eher kleinere Unternehmen suchen, wenn du dich noch weiterentwickeln möchtest, die die entsprechende Atmosphäre bieten (z.B. mit Slack-Time, etc) - mein altes Unternehmen verfolgte das klassische "hire for attitude, train for skills". Größere Unternehmen, so schien mir es, legen mehr Wert auf Prestige (insb. auf einen Dr.-Titel, aber das wäre ja eine gute Voraussetzung bei dir) und haben auch die Kohle, um Senior-Leute zu bezahlen, auch Weiterbildung ist noch möglich, aber nicht mehr so intensiv und etwas bürokratischer.
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Ich überlege manchmal, noch ein Zweitstudium Richtung Data Science draufzusatteln, weil das ungefähr tausend Mal cooler klingt als das, was ich mache (methodisch, nicht unbedingt inhaltlich).
Am Ende des Tages weiß ich aber einfach nicht, ob es sich unter den Jobaspekten Finanzen, Stress und Sicherheit überhaupt lohnen kann, wenn man von einem gut eingruppierten Larifari-Job im ÖD kommt. Und so pimmel ich halt weiter rum und lamentiere ob meiner Luxusprobleme. 
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| | Zitat von AJ Alpha
Meine Freunde nennen mich nicht umsonst Müllepumpe (halb Mensch, halb Güllepumpe)
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Ich hab ja gehört sie sagen Mugel, halb Mensch halb Kugel.
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| | Zitat von Smoking44*
Ich überlege manchmal, noch ein Zweitstudium Richtung Data Science draufzusatteln, weil das ungefähr tausend Mal cooler klingt als das, was ich mache (methodisch, nicht unbedingt inhaltlich).
Am Ende des Tages weiß ich aber einfach nicht, ob es sich unter den Jobaspekten Finanzen, Stress und Sicherheit überhaupt lohnen kann, wenn man von einem gut eingruppierten Larifari-Job im ÖD kommt. Und so pimmel ich halt weiter rum und lamentiere ob meiner Luxusprobleme.
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Ich glaube nicht, dass das Studium so entscheidend ist. Wenn du einmal drin bist, bist du drin. Was möchtest du denn konkret verbessern? Für die Algorithmen gibt es sehr viele gute Online-Ressourcen und Bücher, für die programmatischen Teil muss man irgendwie in die Praxis reinkommen, da helfen Kurse nur bedingt, finde ich; vielleicht als Einstieg.
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von homer is alive am 02.07.2021 10:44]
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Und deswegen, lieber Shitstorm, Data Science tunlichst meiden, wenn du Ahnung von Methodik hast und dir etwas an deiner geistigen Gesundheit liegt.
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Konkret verbessern möchte ich die Rahmenbedingungen meines Jobs.
Ich stelle mir das Feld Data Science sehr viel dynamischer vor, sowohl was Inhalte/Methoden als auch die Mentalität in den Firmen angeht. Mich langweilt es zu Tode, sich bei Projekten erstmal mit siebenhundert Stellen abstimmen zu müssen (die dann gerne mal blockieren), aber ganz ohne diese Strukturen wirds ja auch nicht in moderneren Feldern ablaufen.
Am Ende des Tages sind wir fachlich sehr autonom und könnten Innovationen anstoßen, aber das ÖD Umfeld macht das nicht immer einfach. Das ginge woanders sicher besser.
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Also Finanzen und Jobsicherheit sollten mit Datascience kein Problem sein. Stress hingegen gibt es einigen, gerade wenn du weit oben bist. :D
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| | Zitat von Smoking44*
Konkret verbessern möchte ich die Rahmenbedingungen meines Jobs.
Ich stelle mir das Feld Data Science sehr viel dynamischer vor, sowohl was Inhalte/Methoden als auch die Mentalität in den Firmen angeht. Mich langweilt es zu Tode, sich bei Projekten erstmal mit siebenhundert Stellen abstimmen zu müssen (die dann gerne mal blockieren), aber ganz ohne diese Strukturen wirds ja auch nicht in moderneren Feldern ablaufen.
Am Ende des Tages sind wir fachlich sehr autonom und könnten Innovationen anstoßen, aber das ÖD Umfeld macht das nicht immer einfach. Das ginge woanders sicher besser.
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Ich meinte weniger deine persönliche Lage als das, was du dir von dem Studium erhoffst und wieso du dich nicht einfach mal direkt auf eine entsprechende Stelle bewirbst. Ich würde es einfach mal probieren. Dynamisch finde ich das Feld schon, je größer das Unternehmen wird, desto mehr braucht man aber auch Glück, dass es nicht irgendwo Blockierer oder ROI-Fanatiker gibt, die kein Invest ohne entsprechende Rendite machen.
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von homer is alive am 02.07.2021 11:00]
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Studium nur wegen der Zertifizierung entsprechender Qualifikation, aber das wäre wohl nicht unbedingt nötig, da hast du Recht.
Aber da schließt sich der Kreis auch schon. Bei nem Stellenwechsel gäbe es eben einige unbekannte Variablen und so lange es hier nicht wirklich unangenehm ist und ich sowieso nicht weiß, wohin mit dem Geld, wird es wohl dabei bleiben.
So ein Plan im Hinterkopf, dann irgendwann mal umzusatteln und in den Süden zu ziehen, besteht aber irgendwie weiterhin. 
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| | Zitat von seastorm
| | Zitat von Atello
| | Zitat von Real_Futti
| | Zitat von CriMeARiver
Jesus.
War gestern ja zum Zweitgespräch bei einem IG Metall Laden um die Ecke als Strategischer Einkäufer Fokus Maschinenbau/Anlagentechnik.
Zwei Stunden volle Breitseite 
Erst viele Fragen vom Personaler nochmal und dann gings los
1.Erst Testaufgabe mit Verhandlung vorbereiten zur Kostensenkung bei einem spezifischen Bauteil samt Argumenten für Preisreduktion und wie man den potentiellen Zweitlieferanten zur Qualitätsverbesserung motivieren könnte und wer das bezahlt, Kalkulation und meinen Einwurf, dass man durch Produktanalyse bestimmte Funktionen einsparen könnte und welche.
2.Danach Gespräch vorbereiten und durchführen als Rollenspiel mit einem Lieferanten im Dual-Sourcing mit starker Lieferantenmacht und einer hat 20% höhere Preise, beide gleiche Qualität, wie man sie am besten drücken kann. Super toll ohne irgendwelche Daten und der Tatsache, dass man für den Lieferanten nur kleines Licht ist.
3.Dann vom SCM Leiter lauter Fragerei zu der neuen Stelle, was ich wissen wollen würde, welche Vorbereitung ich bräuchte, welche Abteilungen ich sehen müsste (Das wäre doch eigentlich der Sinn euerer super beworbenen "professionellen Einarbeitung"  ), wie gehe ich in der Situation an neue Beschaffungsstrategie Ran etc.
4. Noch mehr Fragerei von Personaler zu Stresssituationen, unangenehmen Mitarbeitern, Zusammenarbeit und und und.
5.Meine Fragen. Zur "professionellen Einarbeitung" gabs mehr ausweichende Antworten, keinen Plan, mehr "hier und da mal sehen, sie kriegen noch einen Laufzettel mit allen wichtigen Abteilungen und Ansprechpartnern und wenn nötig auch Seminar, aber "schnell selber schwimmen lernen" ". Fand ich etwas schade, klang nach schnell viel Stress ohne Plan
Kopf => zerraucht
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Das hört sich aber machbar an. Bei Punkt 1 z.B Rec-Kalkulation. Punkt 2 Auktion oder Parallelverhandlung, Bonus-Malus.
Da gibt es diverse gangbare Wege
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Machbar ja, den Sinn dahinter verstehe ich trotzdem nicht.
Für mich hat dies den Charakter des Absaugens von Wissen.
Bin da ganz bei dem Punkt, dass es dafür die Probezeit gibt. Außerdem interessiert mich der Mensch mehr, als ein theoretisches Planspiel.
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Ich versteh wiederum nicht warum sich über das Gespräch aufgeregt wird. Zumindestens die Probeaufgaben sind doch geeignet um einen Einblick in die Denkweise zu kriegen und herauszufinden was jemand weiß und wie er mit ungünstigsten Umständen umgeht. Klar, anstrengend. Aber wo siehst du da Wissensabsaugen? Es geht ja eher darum, Strategien zu erstellen, ich würde annehmen dass die Konzepte von Futti den Leuten dort bekannt sind.
Die letzten drei Punkte finde ich eher ambivalent bis fragwürdig.
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Das theoretische Beispiel bringt kaum was, weil es da eher um Buzzwords, als um echte Erfahrung/Skills geht. Z.B. die von Futti angesprochene Auktion ist schon eine ziemliche Kunst in der Verhandlung, weil man da auch mit Schauspielern arbeiten kann. Hier wäre es angebracht, dass der Bewerber richtig tief und detailliert drauf eingeht. Das kann er nicht, weil die Details dynamisch sind. Heißt, jedes mal anders.
Cleverer ist jemanden nach seinen Erfahrungen/Projekten zu befragen. Denn diese waren real und an manche von denen kann man sich besonders gut und detailliert erinnern. Gleichzeitig erkennt man selbst dadurch sehr schnell, ob jemand ein Blender ist, der nur mit Buzzwords um sich wirft oder ob jemand echte Erfahrung/Skills hat. Dazu erfährt man was über den Menschen.
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Thema Wissen absaugen
Es wurde erwähnt, dass der potenzielle Arbeitgeber etwas planlos scheint. Vielleicht hat er aktuell genau den oben geschilderten Fall und ist nicht in der Lage selbstständig eine Lösung zu finden.
Ja, ich gebe zu, etwas weit hergeholt.
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Jetzt sind deine Bedenken deutlich nachvollziehbarer, ergibt durchaus auch Sinn. Aber gerade wenn es um solche dynamischen Situationen geht ist es doch nicht so zielführend, rein theoretisches Wissen abzusaugen?!
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Zielführend nicht. Manche Menschen können aber nur Copy+Paste. Geht dann meist schief.
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Kleiner Unkenruf am Rande: macht euch keine Sorgen um eure Qualifikaton. Ich durfte gerade 30 Minuten dolmetschen, weil 5 sehr gut bezahlte Personen eines global agierenden Unternehmens den mit Oxford-Englisch gesegneten Engländer nicht verstehen konnten.
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von Mobius am 02.07.2021 11:47]
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You give me nassing. I come to Munich for sis fucking job!
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Und der Englaender hat's auch nicht auf die Reihe gebracht, sein Queen's English ein wenig zu.. amerikanisieren um verstanden zu werden?
| | Zitat von Oli
Lachen und weinen ob der Unfähigkeit so vieler Mitarbeiter.
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| | Zitat von Zipper
| | Zitat von Seppl`
GYLE!
Hast du da ein richtiges Ziel, das verfolgt wird?
Gibt es einen Plan? Wenn nein: Verbraucht ihr da euer Erspartes?
Das interessiert mich ziemlich zu hören, was man da so machen kann. Wäre cool wenn du das ausführen könntest, aber musst du natürlich nicht - ist ja schon öffentlich hier alles.
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Die gibt es durchaus, haben da zwei Einkommensquellen, die wir pushen wollen. Wenn es super läuft, Leben wir davon, wenn nicht hauen wir erspartes auf den Kopf.
Mehr Details möchte ich hier nicht preisgeben
Je nach Geld und Spass bleiben wir auch länger oder kürzer.
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Gleich zwei Wursträder? Das wird super!
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| | Zitat von Mobius
Kleiner Unkenruf am Rande: macht euch keine Sorgen um eure Qualifikaton. Ich durfte gerade 30 Minuten dolmetschen, weil 5 sehr gut bezahlte Personen eines global agierenden Unternehmens den mit Oxford-Englisch gesegneten Engländer nicht verstehen konnten.
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Englisch zu verstehen ist bei mir leider auch so ein Thema.
Projektabhängig habe ich mit manchen Ländern mehr zu tun und jedes mal tu ich mich echt schwer die zu verstehen. Das ging soweit, dass ich Kollegen fragen musste, was da gerade erzählt wird. Heutzutage schalte ich bei Teams den Live Untertitel ein. Der ist echt gut, doch bei manchen Slangs kapituliert auch dieser.
Mein Englisch-Ranking
Korea - super verständlich
Indien - solala, aber deren Grammatik kann echt behindert sein
USA, Great Lakes - hab ich massive Probleme zu verstehen
Spanien - oh gott reden die schnell, aber ich komme mit
Australien - gut verständlich
Liverpool - MegaWatt
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Nevermind
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von Seppl` am 02.07.2021 12:14]
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Du kennst andere Koreaner als ich scheint es. Bei Samsung sind echt nur grammatikalische Ausfälle
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Ich kannte bislang auch nur eine Koreanerin mit gutem Englisch und die hat in den USA studiert.
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| | Zitat von Atello
| | Zitat von Mobius
Kleiner Unkenruf am Rande: macht euch keine Sorgen um eure Qualifikaton. Ich durfte gerade 30 Minuten dolmetschen, weil 5 sehr gut bezahlte Personen eines global agierenden Unternehmens den mit Oxford-Englisch gesegneten Engländer nicht verstehen konnten.
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Englisch zu verstehen ist bei mir leider auch so ein Thema.
Projektabhängig habe ich mit manchen Ländern mehr zu tun und jedes mal tu ich mich echt schwer die zu verstehen. Das ging soweit, dass ich Kollegen fragen musste, was da gerade erzählt wird. Heutzutage schalte ich bei Teams den Live Untertitel ein. Der ist echt gut, doch bei manchen Slangs kapituliert auch dieser.
Mein Englisch-Ranking
Korea - super verständlich
Indien - solala, aber deren Grammatik kann echt behindert sein
USA, Great Lakes - hab ich massive Probleme zu verstehen
Spanien - oh gott reden die schnell, aber ich komme mit
Australien - gut verständlich
Liverpool - MegaWatt
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Wenn euch ein Inder z.B. ein Passwort diktiert, meint der mit "at the rate of" übrigens das: @
Bei ner email Adresse wär ich vielleicht auch so drauf gekommen.
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| | Zitat von Irdorath
Und der Englaender hat's auch nicht auf die Reihe gebracht, sein Queen's English ein wenig zu.. amerikanisieren um verstanden zu werden?
| | Zitat von Oli
Lachen und weinen ob der Unfähigkeit so vieler Mitarbeiter.
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Naja, da fand ich die durchschnittliche Folge Sherkock schwieriger zu verstehen. Der hat sich am Ende sogar die Mühe gemacht das parallel in den Chat zu schreiben, damit er auch ja nicht missverstanden wird. Es lag also nicht an mangelnder Rücksicht.
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| Thema: Vorstellungsgespräche 31 ( Von Anschreiben bis Zwischenzeugnis ) |
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![AUP [Muh!]Shadow 10.03.2015](./avatare/upload/U50324--muhshadownewversion3kyhuza.png)