Der Werdegang einer Ingenieurin für maschinelles Lernen in „Frauen in der IKT“
- Laura Gavrilut
- 15. Juli
- 3 Min. Lesezeit
Bitte teilen Sie eine kurze Biografie
Ich bin Machine Learning Engineer mit Sitz in Griechenland und verfüge über einen fundierten akademischen Hintergrund in Data Science, Machine Learning sowie Elektro- und Computertechnik. Ich habe an der Nationalen Technischen Universität Athen und der Technischen Universität Kreta studiert. Derzeit arbeite ich am Athens Technology Center, wo ich KI-Systeme mithilfe von Large Language Models (LLMs) und generativer KI entwerfe und implementiere. Mein Arbeitsschwerpunkt liegt auf der Lösung realer Probleme in Branchen wie Fintech, Medien und öffentlichem Dienst.
Bitte geben Sie einen kurzen Überblick über Ihren Beruf und dessen Bezug zu MINT. Was ist Ihr aktueller Beruf? Worum geht es in diesem Bereich?
Als Machine Learning Engineer entwickle ich intelligente Systeme, die aus Daten lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen treffen können. Meine Arbeit ist stark in MINT verwurzelt und verbindet Informatik, Mathematik und Datenanalyse. Ich nutze Tools wie Python, PyTorch, Spark und Hadoop, um skalierbare KI-Modelle zu entwickeln und einzusetzen, die die Entscheidungsfindung in Bereichen wie Finanzen, Telekommunikation und öffentliche Dienste unterstützen.
Wer oder was hat Sie dazu inspiriert, diesen Karriereweg einzuschlagen bzw. diesen Job anzutreten?
Meine Neugier, wie Maschinen menschliche Intelligenz nachahmen und komplexe Probleme lösen können, führte mich in dieses Feld. Die Teilnahme an Wettbewerben wie dem Google Hash Code und dem European BEST Engineering Competition hat mein Interesse an realen Datenherausforderungen und innovativen Lösungen weiter geweckt.
Wie sieht Ihr typischer Arbeitstag aus?
Mein Tag besteht typischerweise aus der Lektüre der neuesten KI-Forschung, dem Schreiben und Testen von Machine-Learning-Modellen, der Zusammenarbeit mit Backend-Ingenieuren und der Erstellung von Dokumentationen. Ich arbeite/habe mit großen Datensätzen gearbeitet und setze Modelle ein, die Finanz-Scoring oder Chatbot-Systeme mit LLMs unterstützen.
Bitte geben Sie einen Überblick über Ihren Studienweg und wie Sie zu diesem Beruf gekommen sind. Wenn Sie noch einmal von vorne anfangen könnten, wie würden Sie Ihren Karriereweg ändern? Gab es eine Bildungserfahrung (formal/informell/Praktikum/...), die Ihnen geholfen hat? Haben Ihre Kollegen ähnliche Studien- und Karrierewege eingeschlagen?
Ich begann mein Studium der Elektro- und Informationstechnik an der Technischen Universität Kreta, wo ich mir ein solides technisches Fundament aneignete. Später absolvierte ich einen Master in Data Science und Machine Learning an der Nationalen Technischen Universität Athen. Wichtige Erfahrungen, darunter Praktika und Abschlussarbeiten zu EEG-Signalanalyse und Aktienprognosen, prägten meine Karriere. Wenn ich noch einmal von vorne anfangen könnte, würde ich mich vielleicht früher auf KI konzentrieren und von Anfang an mehr Erfahrung mit realen Daten sammeln.
Welche fachlichen und persönlichen Schlüsselkompetenzen sind für die Ausübung Ihrer Tätigkeit erforderlich?
1. Problemlösung: Ich behebe täglich Probleme in Datenpipelines und ML-Modellen.
2. Teamarbeit: Die Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams ist bei jedem Projekt von entscheidender Bedeutung.
3. Programmierung (Python, Scala): Ich entwickle Chatbots und optimiere ML/LLM-Modelle.
4. Kritisches Denken: Wird zur Modellbewertung und Algorithmusauswahl verwendet.
5. Kommunikation: Ich präsentiere technische Konzepte sowohl technischen als auch nicht-technischen Interessengruppen.
6. Anpassungsfähigkeit: Schnelle Veränderungen in der KI-Technologie erfordern ständiges Lernen und Anpassen.
In welchen Berufsfeldern und Branchen können Sie mit Ihren Fähigkeiten arbeiten?
Mit meinen Fähigkeiten kann ich in verschiedenen Branchen arbeiten, darunter Finanzen, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Medien und öffentliche Verwaltung. Mögliche Aufgaben umfassen Data Scientist, KI-Forscher, NLP-Ingenieur und Big Data-Ingenieur.
Was sind die größten Herausforderungen in Ihrem Job?
Zu den größten Herausforderungen gehören der Umgang mit großen und unübersichtlichen Datensätzen, die Einhaltung der rasanten KI-Entwicklungen und die Gewährleistung eines ethischen KI-Einsatzes. Die Sicherstellung der Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Fairness der Modelle ist ein fortlaufender Prozess.
Was raten Sie Studierenden?
Seien Sie neugierig, erkunden Sie verschiedene MINT-Bereiche und haben Sie keine Angst vor Herausforderungen. Entwickeln Sie Projekte, nehmen Sie an Hackathons teil und lernen Sie, mit Daten zu arbeiten. Konzentrieren Sie sich auf die Entwicklung Ihrer technischen und kommunikativen Fähigkeiten.
Wie können Lehrkräfte und Eltern ihre Schüler/Kinder unterstützen?
Ermutigen Sie Ihre Schüler, Fragen zu stellen, mit Technologie zu experimentieren und frühzeitig Programmieren zu lernen. Unterstützen Sie ihre Interessen, auch wenn sie eher eine Nische zu sein scheinen – sie können zu innovativen Karrieren führen.
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