Seit fast 3 Jahren ist Susanne Greiner als Data Scientist im Bereich Performance Monitoring und User Experience beim Bozner IT- Dienstleister W\u00fcrth Phoenix t\u00e4tig. Die Vielseitigkeit ihres Aufgabengebietes und die Verbindung aus Mittelstand und Weltkonzern garantieren ein Arbeitsklima, in dem sich auch eine zweifache Mutter auf h\u00f6chstem Niveau einbringen kann. Eine ihrer Aufgaben ist es, Verfahren aus dem Gebiet des maschinellen Lernens im Rahmen der von W\u00fcrth Phoenix entwickelten Monitoringl\u00f6sung NetEye einzusetzen und laufend zu verbessern. \u201eEin Alarm f\u00fcr ein Problem in der IT und damit in den Unternehmensprozessen ist in der heutigen Zeit nicht mehr viel wert. Die Fr\u00fcherkennung von Anzeichen, dass sich ein Firmennetzwerk oder eine unternehmenskritische Applikation in eine falsche Richtung bewegen, um Engp\u00e4sse oder Ausf\u00e4lle zu vermeiden, sind gefragt. Genau an dieser Stelle spielen Methoden aus dem Bereich Machine Learning eine Schl\u00fcsselrolle.\u201c<\/p>\n
Data Scientist und Mutter sein hat mehr gemeinsam, als man denkt<\/strong> Nicht in der Theorie verlieren, schon bald Praxiserfahrung sammeln<\/strong> Junge Talente und qualifizierte Fachkr\u00e4fte sind gesucht<\/strong> Seit fast 3 Jahren ist Susanne Greiner als Data Scientist im Bereich Performance Monitoring und User Experience beim Bozner IT- Dienstleister W\u00fcrth Phoenix t\u00e4tig. Die Vielseitigkeit ihres Aufgabengebietes und die Verbindung aus Mittelstand und Weltkonzern garantieren ein Arbeitsklima, in dem sich auch eine zweifache Mutter auf h\u00f6chstem Niveau einbringen kann. Eine ihrer Aufgaben ist es, […]<\/p>\n","protected":false},"author":13,"featured_media":1121,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[48],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"\n
\nSchon w\u00e4hrend des Studiums der Physik mit Schwerpunkt Medizintechnik in Erlangen war Greiner stets von Zeitreihen und der Visualisierung aus Daten gewonnener Informationen fasziniert. \u201eData Scientist und Machine Learning Expertise, da denkt man vielleicht nicht sofort an eine Frau, noch weniger an eine Mama.\u201c Dennoch haben beide Felder laut Greiner viel gemeinsam. \u201eEs braucht Geduld, man muss immer auf Neues gefasst sein und bei vollem Einsatz kommt man immer wieder ein St\u00fcckchen weiter. Gerade als Frau hat man in Sachen Visualisierung oft andere Anspr\u00fcche. Wenn man seinen Kindern zudem auch gerne komplizierte Sachverhalte einfach erkl\u00e4rt, dann schult das jedes Mal auch das Abstraktionsverm\u00f6gen, das es braucht, um einem Kunden komplexe Sachverhalte oder aus immens vielen Daten gewonnene Erkenntnisse einfach und \u00fcbersichtlich vorlegen zu k\u00f6nnen.\u201c<\/p>\n
\nBereits als Werkstudentin engagierte sich Greiner bei der Firma Siemens AG in einer Entwicklungsabteilung f\u00fcr Software der bildgebenden Verfahren. Um insbesondere den Aspekt des maschinellen Lernens zu vertiefen, entschloss sie sich nach dem Master f\u00fcr ein Doktorat an der Universit\u00e4t Trient im Bereich Machine Learning for Neuroscience. Wieder spielten Zeitreihen eine zentrale Rolle, diesmal bei der Kombination verschiedener Daten aus heterogenen Quellen. Die Begeisterung f\u00fcr Zeitreihen und Visualisierung endet nicht an der B\u00fcrot\u00fcr. Ihre Freizeit verbringt Greiner am liebsten mit ihren Kindern. \u201cMein Gro\u00dfer steht auf Elektronik, da testen wir gerade – bitte Nicht-Experten festhalten – ein 3D gedrucktes Case f\u00fcr den RaspberryPi, dass auch Platz f\u00fcr Breadboards vorsieht\u201d. Laut Greiner eine ideale M\u00f6glichkeit um Kinder nicht als IT-Anwender sondern als die \u201cMacher\u201d von morgen aufwachsen zu lassen. Was Greiner dabei jungen IT Talenten bei ihrer Ausbildung und Jobsuche besonders an Herz legt: \u201eSich nicht in zu viel Theorie zu verlieren, sondern lieber zeitig auch schon mal in die Praxis zu schnuppern. W\u00fcrth Phoenix bietet in diesem Zusammenhang ideale Einstiegsm\u00f6glichkeiten.\u201c<\/p>\n
\nW\u00fcrth Phoenix entwickelt nicht nur die mittlerweile bei \u00fcber 400 internationalen Unternehmen eingesetzte Monitoring-L\u00f6sung NetEye. Die 160 Mitarbeiter des Unternehmens implementieren f\u00fcr Handel und Gro\u00dfhandel angepasste Microsoft-Unternehmensl\u00f6sungen (ERP und CRM) f\u00fcr Kunden weltweit. W\u00fcrth Phoenix w\u00e4chst seit Jahren im zweistelligen Bereich und ist stets auf der Suche nach jungem, heimischen Fachpersonal.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"