Teamgeist, Lernkurven und Quereinstieg in Data Science: Erkenntnisse aus „Melika Parpinchi, Data Scientist bei Bosch“ (Bosch-Gruppe Österreich)

Worum es in dieser Session ging

In der Session „Melika Parpinchi, Data Scientist bei Bosch“ mit Speaker Melika Parpinchi (Bosch-Gruppe Österreich) stand etwas im Mittelpunkt, das in vielen Tech-Gesprächen zu kurz kommt: die menschliche Seite der Arbeit als Data Scientist. Melika spricht darüber, warum sie ihre Tätigkeit „sehr mag“, was Teamgeist für Produktivität und Zufriedenheit bedeutet, weshalb Lernen ein täglicher Taktgeber ist und wie vielfältig die Wege in die Data Science tatsächlich sind. Es ist ein Blick auf die Essenz moderner Tech-Arbeit: Zusammenarbeit, Neugier und Offenheit für unterschiedliche Hintergründe.

Als DevJobs.at-Redaktion haben wir dabei vor allem drei Fäden verfolgt: Wie Kultur Leistung ermöglicht, wie kontinuierliches Lernen zur Kernfähigkeit wird und wie realistisch der Einstieg in Software Engineering oder Data Science für Menschen mit unterschiedlichsten Vorerfahrungen ist. All das verdichtet sich in Melikas kurzen, dichten Aussagen zu einem klaren Bild: Data Science ist Teamarbeit, Lernarbeit und Beziehungsarbeit – und sie steht Menschen offen, die Motivation, Zeit und Leidenschaft mitbringen.

Teamgeist als Produktivitätsmotor

Gleich zu Beginn betont Melika, wie sehr sie das Arbeitsumfeld schätzt:

Diese Aussage ist mehr als ein Kultur-Statement. Für Data- und Softwareteams bedeutet gelebter Teamgeist:

• Schnellere Iterationen: Wer sich gegenseitig unterstützt, blockiert weniger oft – Pull Requests gehen schneller durch, Feedback-Schleifen werden kürzer.
• Bessere Problemlösung: Unterschiedliche Perspektiven treffen frühzeitig aufeinander; Fehler werden früher erkannt, Lösungen werden tragfähiger.
• Höhere Lernquote: Eine Kultur des „wir helfen einander“ fördert das Teilen von Wissen. Statt Einzelkämpfer:innen entstehen Lernnetzwerke.

Melikas Worte unterstreichen, dass Zusammenarbeit nicht nur „nett“ ist, sondern direkte Auswirkungen auf die Qualität und Geschwindigkeit der Arbeit hat. In einer Disziplin, in der Datenqualität, Modellgüte und technische Robustheit ständig neu austariert werden müssen, ist verlässliche Zusammenarbeit ein Hebel – fachlich und menschlich.

Lernen als Alltag – und als Motivation

Ein zweiter Schwerpunkt ist das kontinuierliche Lernen:

Diese Art von Lernkultur ist in der Data Science mehr als ein Ideal. Die Themen reichen von Feature-Engineering über Modellvalidierung bis hin zu Metriken, Deployment und Monitoring – und vor allem zu den Fragen, die die jeweiligen Fachdomänen stellen. Melika bringt das prägnant auf den Punkt, wenn sie beschreibt, dass Projekte oft aus „neuen Bereichen“ kommen und man sich „auch in dieser Hinsicht“ Neues aneignen muss.

Was wir daraus mitnehmen:

• Breite vor Tiefe – und dann Tiefe: Data Scientists bewegen sich zwischen Softwaretechnik und Fachdomäne. Zuerst verstehen, dann vertiefen – und das wiederholt.
• Lernen als Routine: Regelmäßige Lerneinheiten (z. B. Lesestunden, Pairing, Brown-Bag-Sessions) sind kein „Nice-to-have“, sondern Teil der Arbeitszeit – gelebte Praxis statt Pflichtübung.
• Unbekanntes als Triebfeder: Neue Domänen sind nicht Störfaktor, sondern Motor. Wer das Ungewohnte aktiv sucht, beschleunigt Kompetenzaufbau.

Arbeiten mit Domänenexpert:innen: der Hebel für Wirkung

Melika beschreibt die enge Zusammenarbeit mit Expert:innen aus den Fachbereichen:

Für Data-Teams ist das entscheidend: Modelle entfalten ihren Wert erst in konkreten Geschäfts- oder Produktkontexten. Darum zählt die Schnittstelle zu Domänenexpert:innen doppelt – für Problemverständnis und für die tatsächliche Anwendung.

Praktische Implikationen:

• Früher Kontakt, klare Sprache: Je früher Domänenexpert:innen eingebunden sind, desto realistischer werden Ziele und Metriken. Klare, nicht-technische Sprache hilft, Hypothesen testbar zu machen.
• Gemeinsame Artefakte: Von Problemstatements über Datenkataloge bis zu Validationskriterien – gemeinsam definierte Artefakte verhindern Missverständnisse.
• Feedback-Zyklen mit Nutzer:innen: Wenn – wie Melika sagt – auch mit „customers“ kommuniziert wird, landet Feedback direkt in der Iteration und erhöht die Relevanz.

„Aktiv bleiben“: Die Haltung hinter der Technik

Ein weiterer Satz von Melika sticht heraus:

Hier steckt die innere Haltung, die anspruchsvolle Tech-Rollen trägt: aktiv statt reaktiv, lernorientiert statt bequem, gestaltend statt abwartend. Wer Datenprodukte baut, bewegt sich in einem Fluss aus Hypothesen, Experimenten und Trade-offs. Aktivität – im Sinne von Ausprobieren, Nachjustieren, Kommunizieren – hält diesen Fluss in Gang und verhindert Stillstand. Das Ergebnis: Abwechslung und intrinsische Motivation.

Kommunikation als Kernkompetenz

Melika formuliert es einfach:

Kommunikation ist nicht nur „Begleitmusik“, sondern zentrale Engineering-Kompetenz. Modelle müssen erklärbar, Entscheidungen nachvollziehbar und Erwartungen verhandelbar sein. Dazu gehört:

• Kontextualisieren statt nur argumentieren: Zahlen sind stark, aber erst Geschichten geben ihnen Richtung. Was bedeutet die Metrik für die Domäne?
• Grenzen offenlegen: Modellgrenzen und Annahmen transparent zu machen, schafft Vertrauen – intern wie extern.
• Empathie für Stakeholder: Wer Zielkonflikte versteht (z. B. Präzision vs. Kosten), kann konstruktiv moderieren.

Vielfältige Hintergründe – und warum das ein Vorteil ist

Besonders ermutigend ist Melikas Botschaft zum Einstieg in Data Science und Software Engineering:

Und sie konkretisiert die Bandbreite der Hintergründe mit einem Rückblick auf ihr Masterstudium und ihr Arbeitsumfeld:

Die Botschaft: Data Science ist anschlussfähig für viele Disziplinen. Das ist keine Floskel – es erklärt, warum Teams robuster werden, wenn unterschiedliche Blickwinkel zusammenkommen. Wer Statistikdenke, physikalische Intuition, Ingenieurslogik oder Softwarehandwerk mitbringt, findet Anknüpfungspunkte.

Einstieg: Motivation, Zeit, Leidenschaft – und ein realistischer Pfad

Melika legt die Erfolgsfaktoren knapp und klar:

Aus diesen Worten lassen sich konkrete Schritte für angehende Data Scientists ableiten – ohne Mythen, ohne Abkürzungsversprechen:

• Zeit blocken: Lernzeit ist Projektzeit. Wer kontinuierlich 5–7 Stunden pro Woche reserviert, spürt nach wenigen Monaten deutliche Fortschritte.
• Lernpfad wählen: Grundlagen (Programmierung, Datenmanipulation, Statistik) zuerst, dann Modellierung und Validierung, schließlich Betrieb und Kommunikation.
• Domänenkontakt suchen: Früh mit Praxisproblemen konfrontieren – echte Datensätze, echte Stakeholderfragen, echte Constraints.
• Reflexion integrieren: Was habe ich gelernt? Was war unklar? Welche Frage stelle ich der/dem Domänenexpert:in als Nächstes?

Was wir als Redaktion besonders mitnehmen

Aus „Melika Parpinchi, Data Scientist bei Bosch“ (Speaker: Melika Parpinchi, Company: Bosch-Gruppe Österreich) bleiben für uns vier Kerngedanken:

1. Kultur wirkt direkt auf Output. Teamgeist ist kein „Soft-Faktor“, sondern Qualitäts- und Geschwindigkeitsfaktor.
2. Lernen ist Tagesgeschäft. Wer in neuen Domänen arbeitet, lernt kontinuierlich – und genau das hält die Arbeit spannend.
3. Kommunikation schafft Wirkung. Austausch mit Kund:innen und Expert:innen sorgt dafür, dass Modelle relevant und nutzbar sind.
4. Einstieg ist möglich – mit Haltung. Motivation, Zeit und Leidenschaft sind kein Poster-Spruch, sondern eine pragmatische Roadmap.

Konkrete Anregungen für Entwickler:innen und Data-Interessierte

Gestützt auf Melikas Aussagen lassen sich umsetzbare Schritte ableiten:

• Pflege deine Lerngewohnheiten: Mini-Rituale (tägliche 30 Minuten Lesen, wöchentliche Re-Caps, monatliche Projektreviews) summieren sich.
• Finde deine Domäne: Ob Fertigung, Energie, Mobilität oder Gesundheit – die Domäne prägt die Fragen; neugierige Anschlussfähigkeit zählt.
• Übe Übersetzung: Erkläre ein technisches Ergebnis so, dass eine fachfremde Person die Konsequenz versteht. Das trainiert Klarheit.
• Suche Kollaboration aktiv: Pairing-Sessions, Peer-Reviews, gemeinsame Prototypen – Zusammenarbeit verkürzt die Zeit zur Einsicht.

Die Rolle des Arbeitsumfelds

Weil Melika die „whole spirit within the company“ hervorhebt, bleibt eine klare Lehre: Das Umfeld prägt, wie viel Wirkung möglich ist. Dort, wo Menschen aufeinander achten und Zusammenarbeit selbstverständlich ist, fallen Lernhürden kleiner aus und Projekte finden schneller zu belastbaren Lösungen. Für Bewerber:innen bedeutet das: Achte auf Signale der Kultur – wie wird Feedback gegeben, wie werden Fehler behandelt, wie wird Zusammenarbeit gelebt?

Ein Plädoyer für Neugier und Dranbleiben

Die vielleicht stärkste Aussage aus der Session fasst die Haltung zusammen, die Lernreisen in Tech trägt:

Aktivität heißt nicht Hektik, sondern bewusstes, regelmäßiges Tun: kleine Experimente, gezielte Fragen, schrittweise Verbesserungen. Daraus entsteht Momentum – fachlich, teamseitig, persönlich.

Fazit

„Melika Parpinchi, Data Scientist bei Bosch“ mit Speaker Melika Parpinchi (Bosch-Gruppe Österreich) verdichtet Wesentliches für moderne Tech-Karrieren: Teamgeist als Basis, Lernen als Alltag, Kommunikation als Hebel und Vielfalt als Stärke. Der Einstieg in Software Engineering oder Data Science ist möglich – nicht, weil es leicht wäre, sondern weil Motivation, Zeit und Leidenschaft den Unterschied machen. Genau diese Mischung, die Melika beschreibt, macht die Arbeit lebendig: Sie verbindet Menschen, erweitert Horizonte und schafft Ergebnisse, die in der Praxis tragen.

Wer diesen Weg gehen will, findet in Melikas Worten eine klare, realistische Ermutigung: Fang an, bleib dran, such die Zusammenarbeit – und lerne jeden Tag ein Stück weiter.

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