Praktikant AI & Data Strategy (m/w/d)

Jobcast mit Jasmin aus dem Bereich SAP  

Jasmin: Mein Background: Ich habe BWL studiert, ganz klassisch, kein technischer Background. Dementsprechend lerne ich jetzt noch sehr, sehr viel. Ich bin seit Dezember Business Analyst und engagiere mich darüber hinaus auch in unternehmensinternen Projekten. Ich bin zum Beispiel Teil des SAP Social Media Teams, engagiere mich für Diversity und Inclusion in einer Initiative namens "United" und bin mittlerweile Co-Host des Deloitte "Breaking Bias"-Podcasts. 

Host: Du hörst Jasmin von Deloitte, die dort im Bereich SAP Analytics tätig ist und dir aus ihrem Arbeitsalltag erzählt. 

Jasmin: Zum einen bin ich aktuell bei einem Kunden aus der Automobilbranche. Es handelt sich um ein Transformationsprojekt, bei dem wir das zentrale Controllingsystem implementieren. Meine Aufgabe ist es dabei, selbstständig Reports für das Board Management aufzubauen. 
Dann haben wir regelmäßig unsere wöchentlichen Calls mit dem Kunden, in denen wir den aktuellen Stand durchgehen und weitere Schritte besprechen. Und so geht es dann Schritt für Schritt weiter. 

Ich habe das erste Mal mit dem Tool SAP Analytics Cloud eine Showcase für Group Reporting aufgebaut, um das dann potenziellen Kunden zu zeigen. Das Tool SAP Analytics Cloud ist derzeit die neueste SAP-Technologie mit Cloud-Analyse-Funktion. 

Das Coole bei uns ist, dass alle Einsteiger:innen an der SAP Academy teilnehmen, wo man sich zertifizieren lassen kann. Dabei kann man verschiedene Methoden und Tools kennenlernen, die eine höhere Qualität sichern, und sich auch agile Arbeitsmethoden aneignen 

Jobcast mit Benjamin aus dem Bereich Insurance Operations 

Benjamin: Also, jetzt bist du quasi auf Augenhöhe mit Abteilungsleiter:innen, mit Leuten, die schon 20, 25 Jahre im Job sind, und da musste ich mich auch erstmal einfinden. Ich glaube, das war tatsächlich eines der wichtigsten Learnings, und jetzt würde ich auch sagen, dass ich da ganz gut drin bin. 

Host: Du hörst Benjamin, der bei Deloitte im Bereich Insurance Operations arbeitet und dir aus seinem Arbeitsalltag erzählt. 

Benjamin: Wir arbeiten in der Abteilung Insurance Operations vor allem mit Versicherern unterschiedlichster Art zusammen und helfen ihnen in verschiedenen Projekten. 
Wir unterstützen sie dabei, schneller zu werden, Prozesse zu verschlanken oder diese produktiver und effizienter zu gestalten. Wir helfen ihnen, alte Systeme abzuschalten und neue aufzubauen. 
Außerdem unterstützen wir sie bei neuen Themen wie Nachhaltigkeit – ein großes Thema heutzutage – oder auch bei Themen wie künstlicher Intelligenz (AI). 
Unser Ziel ist es, Versicherern bei allem rund um ihre Wertschöpfungskette von A bis Z zu helfen. 

Für eine ganze Zeit lang war ich auf einem größeren Projekt bei einem Versicherer tätig. Dort ging es darum, ein ganz altes System abzulösen. Ich war so ein bisschen die Schnittstelle zwischen den späteren Anwender:innen und den IT-Expert:innen, den Entwickler:innen, die das neue System bauen. 
Jetzt mussten wir alle an einen Tisch bringen und gleichzeitig auch die Führungskräfte, die ein Interesse daran haben, beim Projekt abzuholen – wo stehen wir gerade? 

Es ist egal, ob du Praktikant:in, Werkstudent:in, Business Analyst oder Partner:in bist – wenn du eine gute Idee hast und sie gut argumentieren kannst, sagen die Führungskräfte auch von sich aus: „Ja, komm, mach das. Ich finde, du hast einen guten Gedankengang, Benjamin.“ 
Das fand ich wirklich sehr gut, dass man komplett ernst genommen wird, unabhängig von der eigenen Position. 

Jobcast mit Amelie aus dem Bereich AI & Data 

Amelie: Aktuell arbeiten wir mit einer großen deutschen Versicherung zusammen, bei der wir gemeinsam Voicebots entwickeln. Ein klassischer Use Case ist, dass ein Bot am Telefon die Kund:innen bereits vollständig authentifiziert, sodass die Mitarbeitenden im Service Center direkt mit der spezifischen Fallbearbeitung weitermachen können. 

Host: Du hörst Amelie von Deloitte, die dort im Bereich Conversational AI tätig ist und dir aus ihrem Arbeitsalltag erzählt. 

Amelie: Das Gesagte muss ja zunächst in Sprache übersetzt werden, und da bestand die Herausforderung darin, den Bot gemeinsam mit dem Kunden so zu designen, dass er den Endnutzer:innen klare Anweisungen gibt. Zum Beispiel bei einem Vornamen: Der Bot könnte sagen: „Sprechen Sie den Namen klar und deutlich aus.“ Anschließend kann er nachfragen: „Habe ich das richtig verstanden?“ 
Dabei ist es wichtig, den Bot nicht in lange und ausschweifende Antworten ausufern zu lassen. 

Im Bereich Conversational AI haben wir eigentlich zwei Vertiefungspunkte. Der eine, den ich eher abdecke, ist die Business-Seite und das Design-Thema. Also: Wie soll der Bot kommunizieren? Wie gestaltet sich die Interaktion zwischen Mensch und Maschine? Ich muss wissen, welches Sprachmodell im Hintergrund verwendet wird und wie der Bot klingen soll. 
Hier spielen durchaus auch psychologische Faktoren eine Rolle. Das bedeutet, man braucht ein gutes logisches Verständnis und definitiv ein Händchen für Sprache. 

Wenn wir auf die andere Vertiefungsrichtung schauen, nämlich die technische Seite, ist bei uns speziell JavaScript gefragt. Es geht darum, mit Tools wie beispielsweise kognitiven Plattformen umgehen zu können und einen technischen Background zu haben. 
Das Modell muss natürlich trainiert werden. Man muss ihm sagen: „Hier sind deine 20 Trainingssätze, arbeite damit.“ Mit Technologien wie ChatGPT ist es möglich, zu sagen: „Hier sind deine 20 Kategorien. Wenn ich dir jetzt einen Satz gebe, ordne ihn automatisch einer Kategorie zu.“ 

Ich habe gelernt, dass wir als Team einfach super gut zusammenarbeiten. Besonders spannend für mich war es, als wir unseren ersten Bot live gebracht haben. Dabei mit den technischen Kolleg:innen zusammenzusitzen, um zu verstehen, was im Hintergrund läuft und wie sich meine Designs später im Bot wiederfinden, hat mir nochmal verdeutlicht, wie sehr alles ineinander greift und wie stark wir als Team voneinander abhängig sind. 

Jobcast mit Maximilian aus dem Bereich Extended Enterprise 

Max: Wir haben eben beim Lizenzmanagement auf der einen Seite die Entitlements, also den Lizenzbestand. Das heißt, wir schauen uns an, was der Kunde überhaupt gekauft hat – wie viele Lizenzen hatte er. 
Auf der anderen Seite schauen wir uns an, was wird genutzt . Daraus erstellen wir dann die Compliance-Berichte. Das ist in den meisten Fällen halbjährlich, kann aber auch vierteljährlich sein. 
Und in diesen Compliance-Berichten sprechen wir über Risiken und Potenziale. 

Host: Du hörst Max, der bei Deloitte im Lizenzmanagement tätig ist und dir aus seinem Arbeitsalltag erzählt. 

Max: Mit dem SQL Server kann man eine Datenbank betreiben. Es gibt Developer-Lizenzen, die dürfen nicht auf produktiven Systemen eingesetzt werden. 
In einem Projekt haben wir mit dem Kunden gesprochen, wie die Situation bei bestimmten Servern aussieht. Der Kunde hat uns eine lange Liste geschickt und aufgeschrieben, wie die Software auf den jeweiligen Servern genutzt wird. 
Wir haben dann anhand des Lizenzvertrags und der Lizenzbestimmungen entschieden, wie die Software genutzt werden darf. Der Kunde hat daraufhin vorbildlich gehandelt: Er hat die Software auf den Servern, wo sie nicht genutzt werden darf, deinstalliert, eine produktive Installation vorgenommen und dafür Lizenzen gekauft. 
Auf den anderen Servern, wo er testet, hat er die Installation belassen. 

Auf der einen Seite habe ich eine technische Komponente: Ich muss schauen, was auf den Servern installiert ist. Wir haben ein Lizenzmanagement-Tool und eine Datenbank, die wir befüllen müssen. 
Dann müssen wir Queries schreiben, Skripte erstellen, Anpassungen vornehmen und daraus die Daten generieren. 

Auf der anderen Seite gibt es eine kaufmännische und juristische Komponente. Das heißt, wir schauen uns die Softwareverträge an, was eine komplett andere Richtung ist. 
Diese beiden Seiten müssen vereint und dem Kunden präsentiert werden. Der Kunde möchte natürlich auch beraten werden, wie er weiter vorgehen soll. 
Dieser Mix macht die Arbeit für mich super spannend und super herausfordernd. 

Jobcast mit Junghwa aus dem Bereich Engineering, AI & Data  

Junghwa: Ich arbeite mit einem Unternehmen aus der Automobilindustrie, und meine Hauptaufgabe war, ihr altes System auf AWS Cloud zu migrieren, damit sie effektive Applikationen in der Cloud nutzen können. 

Host: Du hörst Theo, der bei Deloitte im Bereich Engineering, AI and Data tätig ist und dir aus seinem Arbeitsalltag erzählt. 

Junghwa: Ich hatte am Anfang gar keine Erfahrung mit der Cloud, und alles, was ich bis jetzt gelernt habe, habe ich durch Learning by Doing bei Deloitte erworben – was Cloud ist, was AWS ist und welche Services es dort gibt. 
Ich habe bisher komplette Applikationen für den Kunden in eine serverlose Form entwickelt, damit sie nur dann zahlen müssen, wenn die Applikation genutzt wird. Ansonsten zahlen sie fast gar nichts. 

Manche IT-Unternehmen suchen nur Leute, die bereits Erfahrung in einem spezifischen Bereich haben. Aber bei Deloitte denke ich, dass wir die Leute nicht ausschließlich nach ihren vorherigen Erfahrungen beurteilen. Wir glauben daran, dass wir die Mitarbeiter, wenn sie bei uns anfangen, weiterbilden können. 

Uns ist es nicht so wichtig, dass man beispielsweise von 8 bis 16 Uhr oder von 9 bis 18 Uhr arbeitet. Diese flexiblen Arbeitszeiten finde ich sehr gut bei Deloitte. Im Allgemeinen ist das Zeitmanagement bei Deloitte sehr flexibel, besonders in unserer Hauptabteilung.