Eine Mitarbeiterstory von Moritz

Meine Rolle als Software Engineer und Data Scientist

von am Montag, 29 August 2022
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Hi, ich bin Moritz, Software Engineer & Data Scientist bei der DATEV. Ich bin seit Oktober 2020 im Unternehmen – zunächst als Masterand & Werkstudent und seit November 2021 als Festangestellter.

Erstmals in Kontakt mit der DATEV kam ich über meinen Mentor Jochen Hetzenecker, der Alumni meiner Uni und nun DATEV-Führungskraft ist. Ich hatte mich zum Mentoring-Programm der Friedrich-Alexander-Universität angemeldet, in dem bereits fest im Beruf stehende Mentor:innen ihre Erfahrungen teilen. Mein Mentor hatte einen wesentlichen Anteil daran, dass ich – bis dahin im BWL-Bereich unterwegs – den Sprung in die IT wagte.

Klar, es hilft wenn man schon mit 12 Computerplatinen gelötet, oder den „Bundeswettbewerb Mathematik“ gewonnen hat. Ich gehöre jedoch nicht zu diesem Kreis und es ist definitiv kein Kriterium, um Softwareentwickler oder Data Scientist zu werden. Viel wichtiger sind aus meiner Erfahrung Neugierde und die Bereitschaft sich neues Wissen und Fertigkeiten anzueignen. Mein Eindruck ist, dass die DATEV dies genauso sieht: es gibt wirklich sehr viele interessante Weiterbildungs- und Schulungsangebote und meine Führungskräfte waren und sind durchweg sehr unterstützend darin, diese auch wahrzunehmen.

Ich bin im Unternehmen als Data Scientist und Software Engineer tätig, wobei mein Fokus aktuell auf der zweiten Rolle liegt. In einem interdisziplinären, circa 10 Personen großen Team arbeite ich daran die Themen Steuerprognose und Steuervorauszahlungen mit Hilfe einer Online-Anwendung einfacher und angenehmer für die DATEV-Kund:innen zu machen. Ich arbeite dabei „Full-Stack“, d.h. ich bin sowohl im Frontend- als auch Backend tätig. Dort verwenden wir sehr interessante, zukunftsweisende Technologien und Werkzeuge. Dazu gehören die Frameworks Angular & SpringBoot, sowie eine Vielzahl an Unterstützungs- und Automatisierungstools, die die Qualität unserer Anwendung absichern. Dazu zählen z.B sonarcube, whitesource, fortify, splunk, AppDynamics, Jenkins und noch eine ganzen Reihe mehr. Den kompletten Entwicklungsprozess und Betrieb einer Anwendung mitzubekommen, finde ich wahnsinnig spannend und es ist eine ideale Ergänzung zu meinem zweiten Themenfeld, der Data Science und dem Maschinellen Lernen.

Dort geht es typischerweise darum die Faktoren „große Datenmenge“ plus „Machine Learning“-Algorithmen in „= Mehrwert für den Kunden und das Unternehmen“ zu verwandeln. Ihr merkt wahrscheinlich schon – die möglichen Einsatzgebiete sind breit. Ein sehr spannendes Themenfeld an dem ich bei DATEV arbeite, heißt Lohndaten. Kein anderes Unternehmen in Deutschland rechnet so viele Arbeitnehmer:innen-Gehälter ab, wie die DATEV. Für Fragen wie: „Wie hoch ist mein Marktwert?“, „Welches Gehalt kann ich unter welchen Voraussetzungen erwarten?“ eine vielversprechende Datenbasis. Ich habe mich damit beschäftigt, ob sich auf dieser Basis, die genannten Fragen beantworten lassen, wenn man Verfahren des Maschinellen Lernens richtig darauf anwendet. Kurzum: ja! Das Ergebnis wird aktuell zur produktiven Nutzung in einer DATEV-Anwendung eingebaut. Wer noch ein paar mehr Infos zum Thema möchte, schaut gerne mal in den Tech-Blog Beitrag von meinem Kollegen Dr. Frank Eichinger und mir.

Ich hoffe ich konnte Euch mit diesem kleinen Einblick weiterhelfen und Euer Interesse für die DATEV als Unternehmen wecken. Abschließend lässt sich erwähnen: Allein das Essen in der Kantine rechtfertigt schon eine Bewerbung. 😉

 

Wir suchen aktuell Kandidat:innen Senior Software Engineer und würden uns freuen Dich kennenzulernen! 😊

 

Unser Gastautor: Moritz Mayer

 

 

…. ist tätig im Geschäftsfeld: Steuern, Wissen und Beratung