Arbeitswelt 4.0 "Algorithmen statt Bauchgefühl"

von Julia Wittenhagen
Freitag, 05. August 2016
Christian Rammig: „Die Lösung beim Programmieren zu finden, ist wie eine Sucht, die einen antreibt.“
Otto Group
Christian Rammig: „Die Lösung beim Programmieren zu finden, ist wie eine Sucht, die einen antreibt.“
Über mehr Bewerberinnen würde Data Scientist Christian Rammig sich freuen. Ansonsten sieht er Otto weit vorn in der Anwendung von Big Data.

Christian Rammig leitet mit großer Leidenschaft die Gruppe der Data Scientists im Bereich Business Intelligence bei Otto, obwohl er seine Arbeitsweise als extrem nüchtern beschreibt: "Was sich nicht mit Daten beweisen lässt, ist für uns nicht existent", sagt er.

Im Oktober 2012 war er Mitarbeiter Nummer drei. Er kam von der Bundeswehr-Universität, wo er als wissenschaftlicher Mitarbeiter im Bereich intelligente mathematische Optimierungsverfahren arbeitete und auch selbst programmierte - nach einem BWL-Studium.

Ein nicht unerheblicher Teil der Arbeit sei, Daten so umzuarbeiten, dass man sie in Algorithmen pressen kann. "Den einen richtigen Studiengang für Data Science gibt es nicht mal in den USA. Wir kommen aus vielen naturwissenschaftlichen Disziplinen, denn für die Analyse von Hirnströmen braucht man die gleichen Algorithmen wie für Warenströme."

Vorletztes Jahr habe sein Team für Hermes eine Paketliefervorhersage entwickelt auf der Basis von historischen Zustellereignissen und räumlichen Komponenten, obwohl es in Stadt und Land große Schwankungen bei der Anwesenheitsdichte tagsüber gibt und das Wissen eigentlich nur die selbstständigen Fahrer haben. "Wir haben aus Abweichungen gelernt. Wer ein Paket bekommt, kann sich jetzt bei Otto.de über ganz Deutschland hinweg eine Prognose holen." Innerhalb von zwei Monaten hätten sie die Machbarkeit dargestellt, dann den kompletten Algorithmus mit fünf Leuten final entwickelt. "Beim Prototyp muss man abwägen, ob man auch mit einer 80 Prozent-Lösung zufrieden ist." Gleiches gilt für das extrem herausfordernde Text-Mining. Also die Frage, mit welchen Algorithmen man sinnvolle Inhalte generiert aus Fließtexten samt Schreibfehlern und Ironie, um zum Beispiel Kundenrezensionen einzuordnen und Produktmerkmale aus Beschreibungen zu extrahieren. "An eine Systematisierung der Eingabe hat früher keiner gedacht", sagt Rammig.

Bildschirmarbeit prägt den Tag. Die Kollegen sitzen in Viererblöcken zusammen. Manche arbeiten mit zwei Tastaturen an einem Bildschirm. "Jeden Vormittag haben wir ein Stand-up, bei dem wir uns gegenseitig Updates geben. Entweder entwickeln wir zusammen oder jeder arbeitet an einem Ansatz und wir nehmen den besseren." Nicht jede Hypothese funktioniert. "Man muss schon Frustrationstoleranz haben und auch mal einen harten Cut machen." Kunden der Abteilung seien die Fachabteilungen und Konzerntöchter.

"Mit der Arbeitssituation sind die Teams hier sehr zufrieden", glaubt Rammig. Das Gros sei 25 bis 40 Jahre alt."Wir hatten seit 2012 noch keine Kündigung." Die 6. Etage mit auffallend großen luftigen Büros, Steharbeitsplätzen, Glaswänden, bunten Sofaecken und Kaffeebar war früher die Vorstandsetage. Sie gilt bei Otto als Prototypenfläche bis für alle der Umbau kommt. "Wir haben einen Basketballkorb an der Wand. Manchmal muss man komplett andere Sachen machen, um den Kopf frei zu kriegen." Wenn man programmiere, sei die Lösungssuche wie eine Sucht.

Mit der Mitarbeiterentwicklung einher geht für ihn die permanente Beobachtung, "welche Methoden wir können müssen, um nächstes Jahr noch mithalten zu können und was neue Anwendungsfelder sind". Aus seiner Sicht ist Otto mit Big Data ziemlich weit vorne und akademisch auf dem neusten Stand. "Hinter Zalando brauchen wir uns nicht zu verstecken."

Leider könne man die Zahl der Kolleginnen in der Abteilung an einer Hand abzählen. "Das ist schade, weil wir Männer manchmal erst googeln müssen, was ein Slingpump oder Vokuhila-Kleid ist." Frauen seien in den MINT-Fächern noch immer unterrepräsentiert und auch in quantitativen Wirtschaftswissenschaften hätten nur wenige Lust aufs Programmieren. Rammig weiß auch, wie schwierig es für die Personalabteilung ist, die speziellen Anforderungen an Data-Profis aus Bewerberprofilen herauszulesen. "Als Hilfestellung haben wir schon mal einen Algorithmus entwickelt, der Ähnlichkeiten zwischen Technologien und Skills in Bewerberportalen erkennt."

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