Mit komplexen Themen per Du - Interview mit Karin Immenroth

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RTL Deutschland befindet sich auf dem Weg vom Medienhaus zu einem Content, Tech & Data Unternehmen. Der Bereich RTLData spielt dabei eine zentrale Rolle; die hier beschäftigten Spezialistinnen und Spezialisten entwickeln die Datenlösungen, mit deren Hilfe dieses Ziel erreicht werden soll.

Welche Rolle die Datenexperten spielen und was sie können müssen, erzählt Karin Immenroth.

Warum ist Data Analytics so wichtig für RTL?
Auf Basis von Daten und innovativen Technologien können wir unsere Produkte und die Vermarktung noch besser an die Kunden und Nutzerbedürfnisse anpassen. Wir entwickeln mithilfe von Analytics, Machine Learning und Artificial Intelligence datengetriebene Lösungen für das Tagesgeschäft. Im Nutzerbereich können das etwa Empfehlungssysteme oder automatische Suchhilfen sein, die auf Basis von Interessen mit Künstlicher Intelligenz passgenaue Inhalte vorschlagen. Intern sind es Instrumente, die unsere Kollegen effizient bei Entscheidungsfindungen unterstützen können sowie dabei helfen, innovative neue Produkte zu entwickeln. RTL arbeitet schon immer mit Daten, aber seit einiger Zeit investieren wir verstärkt in Data Science und Data Engineering – personell wie technologisch

Wie viele Data-Experten beschäftigen Sie?
Intern rund 300; außerdem beschäftigen wir viele externe Datenexperten im Near- und Offshoring in Europa und Indien. In Deutschland ist es sehr schwer, gute Leute in der Menge zu finden, wie wir sie brauchen. Andere Länder investieren sehr viel in die Ausbildung von Tech- und Data-Spezialisten. Es ist nicht so, dass es dort total einfach wäre, die passenden Fachkräfte zu finden, aber einfacher als hierzulande. Der deutsche Markt hat erst relativ spät angefangen, in diesen Bereichen gezielt auszubilden und es gibt natürlich Branchen, z. B. Automotive, die momentan auch extrem in diese Talente investieren. Der Bewerbermarkt wird immer enger.

Welche Spezialisierung finden Sie am schwersten?
Data Engineering ist am schwersten zu finden, auch wenn Data Science oft mehr Aufmerksamkeit bekommt. Den Beruf Data Scientist halten viele für vermeintlich attraktiver, aber meines Erachtens sind Data Engineers an vielen Stellen fast noch wichtiger. Denn haben wir keine Engineers, kann der Scientist erst gar nicht anfangen zu arbeiten. In Teams muss natürlich immer eine gute Balance gefunden werden.
Bei der Rekrutierung von Data Scientists können wir auf eine etwas breitere Basis zugreifen; hier beschäftigen wir Mathematiker, Physiker oder Informatiker. Erstere sind dann im mathematisch analytischen Bereich viel stärker aufgestellt und Informatiker in der Softwaretechnik. Es ist fast egal, aus welcher dieser Fachrichtungen sie kommen, das andere kann man dazulernen. Die einen bekommen dann mehr Trainings in Softwaretechnik und die anderen in Mathematik und Statistik. Data Scientists und Engineers mit einem Medienhintergrund sind quasi nicht zu finden, hier bilden wir auch aus, denn sie müssen verstehen, wie unser Geschäft funktioniert.

Worauf achten Sie bei der Auswahl besonders?
Wir achten natürlich auf fachliche Aspekte. Daneben sind uns persönliche Eigenschaften sehr wichtig, wie etwa Kommunikationsstärke, denn die brauchen Datenexperten, wenn sie mit den anderen Bereichen zusammenarbeiten. Um ein guter Data Scientist zu sein, ist auch intrinsische Motivation wichtig. Es geht ja darum, eigeninitiativ Ideen zu entwickeln, um unsere komplexen Geschäftsprozesse oder -probleme zu verbessern. Gewisse fundamentale Fachkenntnisse müssen vorhanden sein. Aber ein Data Scientist kann nicht in allen Bereichen Experte sein und das ist auch in Ordnung. Wenn Mindset, Persönlichkeit und Motivation passen, können wir an der einen oder anderen Stelle Abstriche bei fachlichen Punkten machen.

Warum sollte ich Data Scientist werden?
Hal Varian, Googles Chief Economist prophezeite schon 2012, es handle sich um den „sexiest“ Job der Dekade. Ich denke, das gilt auch für die nächste Dekade. Nein, im Ernst: Das spannende ist, dass Sie mit Daten eine unfassbar große Menge an Antworten vorliegen haben, und sie als Data Scientist die Aufgabe haben, sehr strukturiert herauszufinden, zu welchen Fragen diese Antworten gehören. Wenn Sie also Unbekanntes, Herausforderungen und Abwechslung mögen, dann werden Sie als Data Scientist sehr glücklich.

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