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Jochen Falkner, Senior Data Scientist bei solvistas

Jochen Falkner von solvistas erzählt im Interview von seinem Weg in die IT, den Aufgaben als Senior Data Scientist und welche Ratschläge er Neueinsteigern mitgeben würde.

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Video Zusammenfassung

In "Jochen Falkner, Senior Data Scientist bei solvistas" schildert Speaker Jochen Falkner seinen Weg: nach HAC und Bundesheer wollte er eigentlich Jurist werden, wechselte dann kurzfristig in die Wirtschaftsinformatik und kam über eine Empfehlung zu solvistas, wo er geblieben ist. Er beschreibt, wie solvistas Kunden entlang der gesamten Datenreise begleitet – vom Einsammeln der Daten über Analyse, Prognosen und Bewertungen bis zu Berichten und Metadatenmodellen. Motivation zieht er vor allem aus der freundschaftlich‑familiären Kultur; sein Rat an Nachwuchs: Ein Studium ist nicht zwingend, wichtiger sind Technikaffinität, Zeit am Computer und starke Kommunikation in Anforderungen und Präsentationen.

Vom Jus-Traum zur Datenreise: Was wir von „Jochen Falkner, Senior Data Scientist bei solvistas“ über End-to-End-Analytics, Teamkultur und Karrierewege lernen

Ein unerwarteter Karriereweg, der heute Sinn ergibt

Als wir „Jochen Falkner, Senior Data Scientist bei solvistas“ begegnen, fällt uns sofort die ruhige Klarheit auf, mit der er seinen Weg beschreibt. Kein glattgebügeltes CV-Narrativ, sondern eine ehrliche, pragmatische Entwicklung: erst HAC, dann Bundesheer, der ursprüngliche Plan: Jura. „Ich wollte eigentlich Jurist werden“, sagt er. Und dann kam ein nüchterner Impuls von außen – die Aussage, Jurist:innen hätten es am Arbeitsmarkt nicht leicht. Für Jochen war das der Moment, den Kurs zu korrigieren. „Über Nacht quasi“ wechselte er in die Wirtschaftsinformatik, studierte das Fach – und blieb hängen.

Es sind diese unprätentiösen Wendepunkte, die uns von DevJobs.at an seinem Bericht faszinieren: Wichtige Entscheidungen entstehen oft nicht aus großen Visionen, sondern aus konkreten, kleinen Impulsen – und aus der Bereitschaft, sich zu bewegen. Genau diese Flexibilität prägt auch das Arbeiten in Datenprojekten: Entscheidungen, Iterationen, der nächste sinnvolle Schritt.

Zufall, Begegnung, Zugehörigkeit: Der Weg zu solvistas GmbH

Der Übergang zu solvistas GmbH vollzog sich ebenso unaufgeregt wie folgerichtig. Jochen erinnert sich an eine persönliche Verbindung – „über einen Spezial“, wie er es nennt. Später traf er denselben Kontakt wieder; die Empfehlung war schlicht: „Möchtest du nicht einmal vorbeischauen?“ Er tat es – und „seither bin ich bei der solvistas“.

Was uns daran beeindruckt, ist nicht nur die Ungezwungenheit dieser Episode, sondern die Konsequenz, die Jochen daraus gezogen hat. Er blieb, weil das Umfeld passte. Er blieb, weil Inhalt und Miteinander stimmten. Und er blieb, weil aus einem unkomplizierten Einstieg eine dauerhafte Profession wurde. In einer Branche, in der Wechsel häufig zur Normalität gehören, ist Kontinuität ein starkes Signal.

Die Arbeit als Datenreise – von der Quelle bis zur Auswertung

Wenn Jochen die Aufgaben bei solvistas beschreibt, ist sein Vokabular bemerkenswert konsistent. Es geht nicht um punktuelle Lösungen, sondern um eine „Datenreise“. Er fasst es prägnant:

„Wir begleiten die Kunden vom Beginn, Einsammeln der Daten bis hin zum Auswerten der Daten, zum Analysieren, zum Prognostizieren, zum Bewerten, Berichte bauen, Metadatenmodelle aufbauen – also eine Datenreise von den Quellsystemen bis hin zu den Auswertungssystemen.“

Diese Kette ist das inhaltliche Rückgrat seiner Arbeit. Aus unserer Sicht lassen sich daraus zentrale Aufgabenblöcke ableiten:

Einsammeln von Daten aus Quellsystemen
Aufbereitung, Qualitätssicherung und Modellierung
Analysieren und Bewerten
Prognostizieren (Vorhersagen treffen)
Berichte bauen und Ergebnisse vermitteln
Metadatenmodelle aufbauen (Struktur schaffen, die das Ganze tragfähig macht)

Was uns als Redaktion daran anspricht, ist die End-to-End-Verantwortung. Kein „nur Dashboarding“, kein „nur ETL“, kein „nur ML“. Sondern ein Blick auf das Ganze – mit einem klaren Ziel: Entscheidungen ermöglichen. Jochen formuliert diese Reise nicht als Buzzword-Kaskade, sondern als kohärenten Fluss.

Projektabhängig – und doch verlässlich im Ablauf

„Es ist ein bisschen projektabhängig“, sagt Jochen, wenn er von seiner Arbeit spricht. Diese Aussage ist mehr als eine Floskel. Projekte unterscheiden sich in Domäne, Datenlage, Stakeholdern – doch die Logik bleibt. Der rote Faden ist die Datenreise. Sie beginnt im Rohzustand der Quellsysteme und endet dort, wo Teams ihre Entscheidungen treffen: in Auswertungen, Berichten, Prognosen und Bewertungen. Genau dieser Struktur folgt solvistas – und genau dieser Struktur folgt Jochen in seiner Rolle als Senior Data Scientist.

Für Entwickler:innen ist das eine wichtige Orientierung: Wer in Daten arbeitet, navigiert zwischen Disziplinen. An einem Tag sind es Datenpipelines, am nächsten die Semantik der Metadaten, dann Präsentationen vor Stakeholdern. Der Kern bleibt dennoch: Wert stiften entlang des gesamten Zyklus.

Teamkultur als Leistungsfaktor: „freundschaftlich, familiär“

Wenn Jochen über solvistas GmbH spricht, dann zuerst über Menschen. Er beschreibt das Miteinander als „freundschaftlichen, familiären Umgang“ und betont, wie unmittelbar das zu spüren ist: „Wenn man da reingeht, spürt man sofort, dass die Leute einfach gut miteinander können, Spaß an der Sache haben, Spaß miteinander haben – und das wirkt sich voll auf die Arbeit aus.“

Als Redakteur:innen nehmen wir hier zwei Dinge mit:

1) Kultur ist kein Poster an der Wand. Sie wird erlebt, nicht erklärt. Wenn ein Team spürbar miteinander lacht, wenn sich Wertschätzung im Alltag zeigt, hat das konkrete Auswirkungen auf Output und Qualität.

2) Motivation ist mehr als Projektinhalt. Jochen sagt klar, dass ihn „unabhängig von den ganzen Projekten, unabhängig von den ganzen Kundenthemen“ vor allem „die Mannschaft“ motiviert – „lässig, cool und nett“. Das ist keine Belanglosigkeit, sondern ein klarer Produktivitätsfaktor.

Kompetenz schlägt Titel: Einstieg ohne Studium ist möglich

Auf eine Frage, die viele Nachwuchskräfte bewegt, hat Jochen eine direkte Antwort: „Ich glaube nicht, dass man unbedingt ein Studium machen muss.“ Er ergänzt: Junge Talente, „die teilweise von der HTL kommen“, können „weit mehr, als wir auf der Uni gelernt haben“.

Diese Aussage ist nicht gegen akademische Wege gerichtet. Sie ist ein Plädoyer für Können vor Formalia. Wer die Materie versteht, wer anpackt und lernt, kann in der Datenwelt weit kommen – ob mit Studienabschluss oder ohne. Für uns ist dieser Punkt besonders relevant: Er öffnet Türen, statt sie zu schließen. Er richtet sich an Potenziale, nicht an Zertifikate.

Technikaffinität – ja. Aber der Job ist kein Solo vorm Bildschirm

Jochen wägt ab. Natürlich: Wer Datenarbeit macht, verbringt „viel Zeit vorm Computer“. Technikaffin zu sein „kann nicht schaden“. Doch er setzt sofort einen Gegenpol: „Die Projekte geschehen nicht nur vorm Schirm“, sagt er. Entscheidend ist die Interaktion mit Menschen. Dazu zählt er:

Anforderungen definieren
Wünsche verstehen
Ergebnisse präsentieren („was hat man gebaut“)
Kontakt mit den Leuten in den Vordergrund stellen

Diese Balance macht seine Rolle aus. Wir hören darin ein realistisches Berufsbild: Ein Senior Data Scientist ist Bindeglied – zwischen Quellsystem und Auswertung, zwischen Technik und Fachseite, zwischen Algorithmus und Entscheidung. Wer nur den Rechner sucht, verpasst die Hälfte des Jobs. Wer nur die Bühne sucht, ebenso.

Metadatenmodelle: Struktur, die alles zusammenhält

Ein Punkt, den Jochen explizit nennt, sticht hervor: „Metadatenmodelle aufbauen“. In vielen Projekten werden Metadaten stiefmütterlich behandelt – dabei geben sie der Datenarbeit erst Kontur. Sie beschreiben, was Daten bedeuten, wie sie sich zueinander verhalten, wie sie genutzt werden. Dass Jochen diesen Baustein so selbstverständlich in die Datenreise einordnet, verrät ein Verständnis für nachhaltige Architektur: Ohne abgestimmtes Metadatenmodell wird die Auswertung brüchig, die Prognose angreifbar, der Bericht interpretierbar – aber nicht belastbar.

Für Entwickler:innen heißt das: Wer in Datenprojekten langfristig wirksam sein will, investiert in Semantik und Struktur – nicht nur in Pipelines, Visualisierungen oder ML-Modelle.

Prognostizieren und Bewerten: Aus Analyse wird Entscheidung

Jochen listet „Analysieren, Prognostizieren, Bewerten“ nebeneinander auf. Dahinter steckt ein methodischer Dreischritt:

Analyse: verstehen, was ist.
Prognose: abschätzen, was kommt.
Bewertung: entscheiden, was das bedeutet.

Diese Reihenfolge verbindet Technik (Analyse/Prognose) mit Verantwortung (Bewertung). Sie verdeutlicht, warum Kommunikation und Stakeholder-Dialog integraler Bestandteil sind. Vorhersagen entfalten ihren Wert erst dort, wo sie – nachvollziehbar und anschlussfähig – in Entscheidungen münden.

Präsentieren, was man gebaut hat

„Präsentationen – was hat man gebaut“: Der Satz klingt schlicht, beschreibt aber eine Schlüsselkompetenz. Präsentieren ist nicht Show, sondern Übersetzung. Als Redaktion sehen wir darin drei Anforderungen, die sich aus Jochens Aussagen ergeben:

Sachlich erklären, ohne Fachjargon als Schutzschild zu benutzen.
Erwartungen adressieren („Wünsche“) und Abweichungen transparent machen.
Ergebnisse in die Sprache der Entscheidung übersetzen: Was ändert sich durch diese Erkenntnis?

Wer in Datenprojekten an dieser Stelle stark ist, erhöht die Wirkung seiner Arbeit – unabhängig davon, ob die Modelle komplex sind oder nicht.

Die End-to-End-Haltung als Karrierekompass

Jochens Beschreibung – vom Einsammeln über Analysieren bis hin zu Berichten und Metadaten – ist mehr als eine Tätigkeitsliste. Es ist eine Haltung: End-to-End denken. Für die eigene Karriere heißt das:

Neugierig sein auf den ersten Meter (Quellsysteme) und den letzten (Entscheidung/Präsentation).
Verantwortung übernehmen für Übergaben, nicht nur für „den eigenen Teil“.
Qualität spüren wollen – nicht nur im Code, sondern in der anschließenden Nutzung.

Diese Haltung macht eine Senior-Rolle nachvollziehbar: Seniorität entsteht nicht (nur) aus Jahren, sondern aus Kontextbreite und Verlässlichkeit entlang der gesamten Kette.

Was wir Entwickler:innen raten – inspiriert von Jochens Weg

Aus Jochens kompakten, klaren Aussagen leiten wir bei DevJobs.at folgende Empfehlungen ab:

1) Folge deinem realen Interesse, nicht einem idealisierten Berufsbild. Ein Pragmatismus wie bei Jochen („über Nacht quasi“ zur Wirtschaftsinformatik) kann Türen öffnen, die stabil tragen.

2) Suche die End-to-End-Perspektive. Beteilige dich an Datenprojekten nicht nur in einem Segment, sondern entlang der Kette – vom Rohdatenzugang bis zum Reporting.

3) Baue Kommunikationsroutine auf. Übe Anforderungsworkshops, Ergebnispräsentationen, Erwartungsmanagement. „Die Projekte geschehen nicht nur vorm Schirm.“

4) Unterschätze Metadaten nicht. Investiere in Modelle, Begriffe, Beziehungen. Du baust damit die tragende Struktur deiner Analytics.

5) Mache dich unabhängig von Titeln. Ob HTL, Uni oder Autodidakt – zähle, was du kannst und lernst. Kompetenz schlägt Formalität.

6) Prüfe Kultur als Leistungsfaktor. Achte darauf, wie Teams miteinander umgehen. „Freundschaftlich, familiär“ ist kein Soft-Faktor, sondern Teil der Qualitätssicherung.

So fühlt sich die Datenreise an – ein Blick auf den Ablauf

Ohne Beispiele aus konkreten Kundenprojekten zu nennen, lässt Jochens Beschreibung eine typische Abfolge erkennen:

Start in der Vielfalt: Daten liegen in Quellsystemen – heterogen, verteilt, oft historisch gewachsen. Der erste Schritt ist das Einsammeln.
Ordnung schaffen: Daten werden geprüft, strukturiert, in Modelle gegossen. Hier entsteht das, was später verlässlich analysiert werden kann.
Bedeutung klären: Metadatenmodelle geben Begriffen Kontur. Fachliche und technische Sicht werden anschlussfähig.
Erkenntnisse ziehen: Analysen legen Muster frei. Prognosen wagen den Blick nach vorn. Bewertungen verknüpfen Zahlen mit Auswirkungen.
Ergebnisse vermitteln: Berichte und Präsentationen transportieren das Wesentliche an die Entscheidenden – verständlich, adressatengerecht, konkret.

Genau darin zeigt sich die Stärke einer End-to-End-Begleitung, wie Jochen sie beschreibt: Es gibt keine „letzte Meile“, die irgendwer schon gehen wird. Alles ist Teil der Reise – und alles hängt zusammen.

Motivation, die bleibt: „die Mannschaft“

In Jochens Worten steckt ein Bekenntnis zur Konstanz: „Deswegen bin ich auch schon so lange dabei und werde es wahrscheinlich noch einige Zeit sein.“ Was ihn hält, ist weniger ein einzelnes Projekt, sondern „die Mannschaft, die so lässig, cool und nett ist“. Für uns ist diese Gewichtung aufschlussreich. Sie rückt die tägliche Zusammenarbeit in den Mittelpunkt – und erklärt, warum aus einer Empfehlung („möchtest du nicht einmal vorbeischauen?“) ein langfristiger Fit wurde.

Warum dieser Blick wichtig ist – für Einsteiger:innen und Erfahrene

Wer in den Datenbereich einsteigt, findet in Jochens Aussagen einen klaren, erreichbaren Maßstab:

Sei bereit, viel am Rechner zu arbeiten – und ebenso bereit, viel mit Menschen zu sprechen.
Lerne, wie Daten von der Quelle bis zur Entscheidung fließen – nicht nur einen Ausschnitt.
Baue Fähigkeiten, nicht nur Zertifikate.

Erfahrene Entwickler:innen wiederum werden in der Betonung von Metadaten, Bewertung und Präsentation bestätigt: Wo Datenarbeit langfristig trägt, sind Architektur und Kommunikation genauso wichtig wie Algorithmen.

Unser Fazit: Ein realistisches Berufsbild – und eine Einladung

Jochens Story ist keine Inszenierung. Sie ist eine Einladung, die eigene Karriere ehrlich anzusehen: Woher komme ich? Was kann ich? Wo will ich Verantwortung übernehmen? Seine Antworten sind pragmatisch und menschenzentriert. Sie umreißen, was die Arbeit bei solvistas GmbH ausmacht – und warum er dort bleibt: End-to-End-Verantwortung, spürbare Teamkultur, Raum für verschiedene Bildungswege und ein Jobverständnis, das Technik und Dialog verbindet.

Wer Daten nicht nur bewegt, sondern verständlich macht, wer Metadaten nicht nur dokumentiert, sondern als Struktur begreift, wer gern viel am Rechner arbeitet und genauso gern mit Menschen, der findet in dieser „Datenreise“ ein Zuhause. Genau das vermittelt „Jochen Falkner, Senior Data Scientist bei solvistas“ – klar, geerdet und motivierend.

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