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„Wir brauchen Vorbilder und wir müssen mehr auf unsere innere Stimme hören.“


SHE works - epaper ⋅ Ausgabe 3/2021 vom 12.07.2021

Artikelbild für den Artikel "„Wir brauchen Vorbilder und wir müssen mehr auf unsere innere Stimme hören.“" aus der Ausgabe 3/2021 von SHE works. Dieses epaper sofort kaufen oder online lesen mit der Zeitschriften-Flatrate United Kiosk NEWS.

Bildquelle: SHE works, Ausgabe 3/2021

Dr. Darina Goldin ist Director of Data Science bei Bayes Esports, die erste Adresse, wenn es weltweit um Daten im Esports geht – für Turnier- Organisatoren, Medien- und Wettindustrie. Darina hat sie es sich zur Aufgabe gemacht, jedes Unternehmen, in dem sie arbeitet, zu einem Ort zu machen, an dem Feedback willkommen ist und Fehler nie ignoriert werden. Mit SHE works! sprach sie über Frauen in der Data Science-Szene, Online-Spiele und AI und KI.

Daten analysieren, Erkenntnisse finden und mögliche Potenziale ausschöpfen, so die kurze Erklärung von Data Science. Was fasziniert Sie daran?

Schon in meinem Studium fand ich mathematische Modellierung komplexer Systeme enorm spannend, weshalb ich mich auch für eine Promotion in theoretischer Regelungstechnik entschied. Data Science ist für mich nicht weit davon entfernt - wir benutzen Algorithmen, um Modelle zu schaffen, die unsere Welt abbilden. ...

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... Manchmal verstehen diese Modelle unsere Welt besser, als wir es selbst können. Das finde ich großartig.

Sie sind Director of Data Science bei Bayes Esports. Wie wird man das?

Bei Bayes Esports ist Director Data Science der höchste Posten, den man erreichen kann, ohne eine Laufbahn als Managerin einzuschlagen. Ich betreue alle Data Scientists im Unternehmen fachlich. Ich sehe mich für die Qualität ihrer Arbeit, aber auch für ihre fachliche und ein Stück weit persönliche Entwicklung verantwortlich. Außerdem setze ich mich für die Forschung und Entwicklung im Unternehmen ein und suche aktiv nach Stellen, an denen Data Science uns manuelle Arbeit abnehmen kann.

Wie jede Berufseinsteigerin habe auch ich irgendwann als Junior Data Scientist angefangen und über mehrere Jahre Erfahrung in dem Feld gesammelt. So wurde ich irgendwann Senior, dann Lead Data Scientist. Nach sechs Jahren verstehe ich nun sowohl das Businessmodell von Bayes Esports sehr gut als auch die technischen Anforderungen unserer Projekte. Damit bin ich in der Position genau richtig.

Arbeiten Sie selbst noch viel mit AI?

Ja, ich lege viel Wert darauf, neben meiner leitenden Tätigkeit weiter selbst aktiv zu sein. Ich mache unternehmensinterne Forschung und entwickle Prototypen für neue Produkte.

Viele Frauen gibt es momentan nicht in dieser Branche. Vorteil oder Nachteil?

Ich würde nicht sagen, dass es wenig Frauen in der Branche gibt – jedenfalls nicht im Vergleich mit Entwickler*innen oder Ingenieur*innen. Data Science ist ein von Quereinsteiger*innen geprägtes Feld – und wir haben viele Frauen, die etwa mit einem Hintergrund in Biologie oder Mathematik eine Karriere als Data Scientist anstreben. Das ist enorm wichtig, denn wir brauchen in diesem Feld unbedingt hohe Diversity, um zu vermeiden, dass Modelle unsere Vorurteile von uns lernen und weiterverbreiten. Das geht nur mit einem bunt gemischten Team.

Wie meinen Sie, schafft man es, das Interesse von Frauen an diesem Bereich zu stärken?

Ich halte nicht viel davon, zu Frauen hinzugehen und zu sagen, “Du musst dich jetzt für dieses technische Gebiet interessieren”. Die meisten tun es nicht und es ist vollkommen okay so. Viel wichtiger finde ich es, diejenigen zu erreichen, die eigentlich Interesse haben, aber auch eine starke innere Stimme, die sagt „Das ist nichts für mich, das kann ich eh nicht.“ Dagegen kämpfe ich selbst heute an und ich weiß, dass es auch vielen Kolleginnen so geht.

Ich glaube, das Interesse ließe sich vor allem über Vorbilder stärken. Es würde schon reichen, wenn Frauen häufiger als Expertinnen eingeladen oder zitiert werden würden. Auch Hackathons und Einstiegsveranstaltungen speziell für Mädchen halte ich für eine gute Idee. Ich hätte als kleines Mädchen viel dafür gegeben, eine Ingenieurin oder Physikerin kennenzulernen (Data Science gab es damals noch nicht).

Wir haben im Land gerade eine Debatte über Gendersprache. Auch diese finde ich wichtig. So lange von “den Ingenieuren” und “den Wissenschaftlern” gesprochen wird, werden sich viele Frauen weiter nicht davon angrespochen fühlen

Sie arbeiten im Esports, dem kompetitiven Computerspielen. Spielen Sie selbst?

Leider nicht mehr! Aber vor allem während meiner Promotion habe ich viel Zeit in Team Fortress 2 gesteckt und zwischendurch auf einem recht hohen Niveau gespielt. Das war wie Leistungssport – viermal die Woche Training mit dem Team, und dann Spiel am Wochenende. Aber wenn man sein Hobby zum Beruf macht, braucht man ein neues Hobby und das ist bei mir „realer“ Sport.

Wann haben Sie Ihr Interesse für diesen Bereich entdeckt?

Tatsächlich erst in der Promotion – davor konnte ich mir keinen PC leisten, auf dem ich überhaupt hätte spielen können.

Wird man AI in Zukunft auch verstärkt in nicht-digitalen Branchen einsetzen können? Und wenn ja, wo?

Wo nicht? AI-gestützte Verfahren werden bereits jetzt dafür eingesetzt, die Kreditwürdigkeit von jemandem zu beurteilen oder Bewerbungen vorzusortieren. AI wird benutzt, um den Güterverkehr optimal zu planen und Dokumente schneller zu verarbeiten, Börsenbetrug zu identifizieren und medizinische Verfahren zu verbessern. Die meisten Branchen haben längst angefangen, AI einzusetzen.

Sie sind eingeladen worden, den AI Guild, eine professionelle Organisation für Data Scientist, mitaufzubauen, herzlichen Glückwusch! Zur Erklärung für unsere Leser*innen: Was ist AI Guild?

AI Guild ist eine professionelle Organisation von Data Scientists, die 2019 in Berlin gegründet wurde. Das Ziel ist “Advancing AI Adoption”.

Es ist ein Forum von Data Scientists für Data Scientists, um über ethische Fragen zu diskutieren, ihre Karriere zu planen, oder zu sehen, welche Herausforderungen KollegInnen in anderen Firmen haben.

Wie wichtig ist eine solche Organisation?

Sehr. Das Berufsfeld ist noch sehr neu und es herrscht eine Art “Wilder Westen”. Jeder ist in der Lage, einen Online- Kurs über Datenverarbeitung zu machen und sich dann “Data Scientist” zu nennen – dabei ist das in etwa so, wie wenn ich einmal in einer Selbsthilfewerkstatt Reifen wechsle und mich dann als KFZ-Mechanikerin bewerbe. Und während jeder weiß, was er von einem Senior Software Developer erwarten kann, ist es bei einem Senior Data Scientist sehr schwammig. Dazu kommen die zunehmenden Professionalisierungen wie Data Engineer, Data Analyst, ML Ops Engineer - wo wiederum jeder eine andere Vorstellung hat, was sie bedeuten.

AI Guild versucht, da etwas Struktur reinzubringen, indem sie gemeinsam mit der Community diese Fragen ausarbeiten und etwa eine Karriereleiter definieren. Auch die Akkreditierung ist daraus entstanden. Ähnlich wie bei der Architektenkammer soll hier nachgewiesen werden, dass man tatsächlich genug Erfahrung hat, um sich Data Scientist zu nennen.

Dr. Darina Goldin ist Director of Data Science bei Bayes Esports. Wenn sie nicht gerade mit Zahlen arbeitet oder über Fehlerkultur nachdenkt, ist sie im einen Kampfsportgym zu finden, wo sie Brazillian Jiu-Jitsu trainiert.

Welche beruflichen Standards werden denn für Data Scientists festgelegt?

Zunächst einmal Erfahrung – die Grundvoraussetzung ist, dass man mindestens vier Jahre als Data Scientist tätig gewesen ist. Dann gibt es grob vier Kompetenzgebiete:

Data Proficiency – es wird nur akkreditiert, wer wirklich nachweisen kann, dass sie oder er signifikante Erfahrung mit Machine Learning hat und selbst Projekte von Anfang bis Ende durchzuführen in der Lage ist. Advancing AI Adoption – Hat der oder die KandidatIn Lösungen geschaffen, die für die Firma wirklich Vorteile gebracht haben? Ist sie oder er jemand, der Data Science benutzt, um einen positiven Impact zu haben?

Professional Contribution – Ist die Person in der Lage, über ihre Arbeit klar zu kommunizieren? Bildet sie sich kontinuierlich weiter fort?

Personal Capacity – Ist der oder die KandidatIn ein Vorbild? Jemand, zu dem Neueinsteiger aufschauen können? Macht er oder sie sich Gedanken über Ethik in unserem Feld?

Was raten Sie Frauen, die sich für Data Science interessieren?

Das gleiche, was ich auch Männern raten würde – einfach machen! Es gibt online genug Workshops und Tutorials, in die man einsteigen kann. Und wenn es Spaß macht, gibt es eine Vielzahl an Zusatzausbildungen, die man machen kann, um irgendwann den Einstieg in das Feld zu finden.

Vielen Dank für das Gespräch!

Wer Karriere in der Espports- Industrie machen will, auf unserer Website finden Sie einen interessanten Artikel mit Tipps für IT-Talente: