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Christian, Senior Data Scientist

Über mich

 

Meine Technology Skills

blau-neu.pngR + H2O

gelb-neu.pngSQL Database + Docker

 imagek6fm.png Python

Meine Soft Skills

blau-neu.pngTeamwork + Motivation + Lösungsorientiert

gelb-neu.pngKreativität + Konfliktmanagement

 

Mit diesen Technologien arbeite ich am liebsten

computer-chip.png  R

computer-chip.png  H20

 

Christian, was genau ist dein Job als Senior Data Scientist? 

Meinen Job macht vor allem der Mix aus IT und Datenanalyse aus. Wie genau das aussehen kann, mache ich am besten an zwei Beispielen fest:  

Wir bekommen jährlich ca. 6,5 Millionen Akten von unseren Mandanten zugeliefert. Dabei ist allerdings nicht jede eine „echte“ Akte, da hier auch Akten von Betrügern enthalten sein können. Viele unserer Mandanten prüfen nicht die Identität ihrer Besteller. So kommen Betrugsfälle zustande, die den gesamten Bestellprozess durchlaufen, ehe sie bei uns landen. Da wir auch ganze Aktenportfolien ankaufen und keine „unechten“ Akten erhalten möchten, mit denen kein Gewinn zu erzielen ist, müssen die Unechten vorab aussortiert werden. Um die Echtheit einer Akte zu überprüfen, kann beispielsweise auch das Einwohnermeldeamt einbezogen werden, um zu kontrollieren, ob z.b. Max Mustermann tatsächlich an Adresse XY wohnt. Das Einwohnermeldeamt verlangt für die Auskunft allerdings eine Gebühr, die wir nicht willens sind, bei jeder Anfrage zu bezahlen. Deshalb war es u.a. meine Aufgabe, ein statistisches Modell zu konzipieren, welches vorhersagt, ob es sich bei einer Akte um einen Betrugsfall handelt oder nicht. Ich konnte dabei auf der 2-3 jährigen Vorarbeit eines Kollegen aufbauen. Das entwickelte Modell bewertet jede eingegangene Akte mit einem „Fraud-Score“, der dem Fachbereich übermittelt wird. Dieses Modell zu bauen war sehr herausfordernd, die Aufgabe hat mich aber auch total gereizt.  

Was wir in unserem Team außerdem tun ist das digitale Anliegenmanagement. Hier geht es darum, die unzähligen Briefe die wir tagtäglich erhalten, zu digitalisieren und die enthaltenen Informationen systematisch auszulesen. Das hat eine Zeitersparnis für unsere Sachbearbeiter zur Folge, die so nicht jeden Brief lesen und auf diese Weise die relevanten Informationen erfassen müssen. Relevante Informationen sind beispielsweise Rechnungsbetrag, Aktenzeichen oder Eingangsdatum.

 

Was hast du vor deinem Einstieg bei uns gemacht? 

Ich war insgesamt 15 Jahre an der Uni Bielefeld tätig. Ich habe dort Wirtschaftsmathematik studiert, meine Diplomarbeit im Jahr 2008 abgegeben, anschließend 4,5 Jahre promoviert und ab 2012 weitere fünf jahre als Postdoc gearbeitet. Ich habe dort zuletzt Vorlesungen gehalten, beispielsweise zu Statistik 1&2, Bachelorarbeiten bewertet und bin natürlich statistischen Fragestellungen nachgegangen – die Auswahl dieser Fragestellungen war tatsächlich intrinsisch motiviert, wir hatten keine Auftraggeber. Dementsprechend breit war auch das Themenfeld, in dem wir geforscht haben. Das Prinzip war aber in der Regel das gleiche: Trends von gestern analysieren, um Trends von morgen vorherzusagen. 

 

Was gefällt dir an deinem Job? 

An erster Stelle würde ich hier mein Team nennen. Wir sind eine Gruppe von 7 Mitarbeitern, davon 5 Mathematiker und 2 Informatiker. Sowohl fachlich, als auch menschlich sind wir auf einer Wellenlänge. Und sollte es dennoch einmal Probleme geben, werden diese direkt und begründet kommuniziert. Diesen offenen Umgang miteinander schätze ich sehr. 

Ich würde außerdem jedem, der aus meiner Studienrichtung kommt und am Bereich Datenanalyse interessiert ist empfehlen, sich bei uns zu bewerben. Ich behaupte, man findet nirgendwo in Deutschland ein Unternehmen mit einem derart großen Datenvorrat, der für ein solch breites Spektrum an spannenden Fragestellungen genutzt werden kann. Hinzu kommt, dass wir mit modernsten Technologien arbeiten: H2O ist eine automatisches Machine Learning Framework, Azure Cosmos DB ist eine Cloudbasierte NoSQL-Datenbank, in die wir nicht strukturierte Daten einspielen können. Das ist wirklich State of the Art.  

 

Wie würde ein typischer Arbeitstag bei dir aussehen? 

 

imagelrbv.png Frühstück mit der Familie, E-Mails checken

10:00 Icon - Lade PNG und Vektor kostenlos herunter  Teamroutine - was steht an?

12:00 Icon – Free Download, PNG and Vector  Teams-Meeting mit anderem Fachbereich

14:00 Icon - Lade PNG und Vektor kostenlos herunter  Neuen Code entwickeln

16:00 Icon – Free Download, PNG and Vector  Codes debuggen und verbessern

18:00 Icon – Free Download, PNG and Vector  Feierabend - Familie, joggen, lesen

Hast du ein favorisiertes Game?

Football Manager 2020 mobile. Wie der Name schon sagt ein Spiel, bei dem man ein Team der deutschen Fußballbundesliga als Manager übernimmt und versucht sie bestmöglich in Richtung Erfolg zu steuern - durch Aktivitäten auf dem Transfermarkt oder der Auswahl der besten Formation und Taktik. Ich selbst bin von Haus aus eher Handballer, war 20 Jahre lang Schiedsrichter und habe u.a. in der Oberliga gepfiffen. Dennoch hat es mir der Fußball Manager angetan. 

Fragen? Wende Dich gerne an mich!

Christian Schellhase
Christian Schellhase
Senior Data Scientist
E-Mail
christian.schellhase@arvato.com