Nico im Interview: Datengetriebene Lösungen, Anomalieerkennung und duale Karriere bei pep.digital

Ich bin Nico, dualer Masterstudent bei pep.digital und seit Oktober 2022 als Softwareentwickler angestellt. Ich hatte das Glück, direkt zu Beginn eines Kundenprojekts in das Unternehmen einzusteigen und von Anfang an aktiv an der Projektarbeit mitzuwirken. Dadurch habe ich alle Projektphasen durchlaufen, war in wichtige Entscheidungen eingebunden und wir konnten das Projekt kürzlich erfolgreich abschließen. Der Hauptteil der Entwicklung lag im Backend, insbesondere in der Datenanalyse, Aufbereitung sowie der Weiterverarbeitung. 

Wir entwickeln hauptsächlich mit IntelliJ, da im Projekt Java (Spring Boot) im Backend und Angular im Frontend verwendet werden. Für die Datenbank haben wir zunächst auf einen vom Kunden gewünschten Microsoft SQL Server gesetzt, diesen Layer jedoch erst kürzlich vollständig auf PostgreSQL migriert. 

Das war auch schon im Bachelor mein Schwerpunkt, weshalb ich mir danach bewusst den Bereich der IT ausgesucht habe. Das Herausfinden von Zusammenhängen, die nicht direkt ersichtlich sind, reizt mich sehr. Durch diese mentale Herausforderung bleibt die Arbeit spannend, weil man immer wieder dazu lernt. Im Studium waren die Daten selbst meist nur genau für diesen Zweck erzeugt worden. Das allerdings mit echten Werten für reale Probleme umzusetzen, ist wirklich großartig. 

Am Anfang war das bestimmt der Datenkonverter. Möglichst effizient eine wirklich große Flut an Datenströmen nutzbar zu machen, hat mir besonders Spaß gemacht. Ein weiteres Highlight war, dass mein Vorschlag für einen Vergleich der Fahrzeugdaten vom Kunden aufgegriffen und schließlich Teil des Projekts wurde. 

Für die Projektarbeit haben wir noch kein Sprachmodell verwendet; hierbei benötigt man nicht nur die Zustimmung des Kunden, sondern muss auch das Urheberrecht betrachten. Für die Anomalieerkennung haben einfache Regelwerke gereicht. Im Rahmen einer Studienarbeit hatte ich mir zusätzlich noch komplexere Verfahren angeschaut, um in den Zeitreihen Ausreißer verlässlich zu erkennen. Durchaus bekannte Machine-Learning-Verfahren sind erprobt und liefern gute Ergebnisse. Durch unsere Arbeitsweise, schnell einen MVP zu bauen und dann schrittweise mehr Funktionalität einzubauen – an den Stellen, die es unbedingt erfordern –, war eine KI-gestützte Anwendung nicht erforderlich. Wir sehen aber insgesamt einen Trend dahin, dass die Rechenleistung für komplexere Analysen besser genutzt werden kann, wenn die Datenqualität eben nicht optimal ist. Die natürliche Robustheit von KI-Modellen kann dann auf die Daten übertragen werden. In dem Bereich werden wir in Zukunft noch enorme Fortschritte sehen, einige testen wir bereits bei pep.digital und auf die Ergebnisse bin ich sehr gespannt. 

Ich habe vor einiger Zeit an der Hochschule einen Vortrag zum Thema „Sitzen ist das neue Rauchen" besucht. Und dieser Gedanke steckt natürlich in jedem Tag als Entwickler. Die Ortsgebundenheit am Rechner sorgt dafür, dass man grundsätzlich weniger Bewegung hat als in anderen Berufen. Deshalb versuche ich am Nachmittag noch ins Fitnessstudio zu gehen. Gerade als junger Mensch sollte man seinen Körper stärken, damit man im Alter länger fit ist. 

pep.digital ist ein toller Partner - unabhängig davon, ob als Studierender, Kunde oder als Mitarbeitender. Bei pep.digital hat man stets ein offenes Ohr und unterstützt jeden bestmöglich. Diese Philosophie spürt man bei der täglichen Arbeit, denn sie ist Teil unserer DNA.