Reply | 80331 München, Berlin, Leipzig, Düsseldorf, Köln
Vor einigen Jahren noch als Nischenaufgabe für Mathematikbegeisterte mit Hang zum digitalen Tüfteln belächelt – inzwischen führt kaum ein Weg an der Rolle des Data Scientist vorbei, zumindest nicht, wenn man in Dresden zwischen Mikroelektronik, Mobilitätsforschung und Verwaltung genauer hinschaut. Und doch: Wer mit Erwartungen ins Spiel geht, ernte hier die perfekten Bedingungen für den Karrierestart, unterschätzt die Eigenheiten des Marktes. Vor allem die Mischung aus traditionsbewusster Industrie, überraschend dynamischer Start-up-Szene und universitärem Überangebot sorgt für Reibungsverluste (Oder vielleicht ist es auch fruchtbare Konkurrenz? So genau weiß das keiner – auch nach Jahren der Beobachtung noch nicht.).
Es klingt auf Papier besser als es mitunter ist: Sachsen nennt sich stolz „Silicon Saxony“ – mit Dresden als Zentrum. Großkonzerne basteln hier an Halbleitern, Automatisierungslösungen und vernetzten Fabriken (wenn sie nicht gerade den Sächsischen Sandstein bewundern). Für Data Scientists bedeutet das einerseits: Recht viele Türen stehen offen. Unternehmen aus Halbleitertechnik, Automotive, Logistik und – ganz aktuell – HealthTech schreien förmlich nach Fachleuten, die Statistik nicht für Hexenwerk halten. Wer brillante Modelle auf sauber kuratierten Datenbergen bauen will, ist allerdings selten realistisch unterwegs – zumindest in der Praxis. In Wahrheit wühlen Berufseinsteiger oft in historisch gewachsenen Datenbanken, kämpfen mit Inkonsistenzen und erleben die Realität zwischen Excel und Python manchmal ernüchternder, als so manche Konferenzfolie vermuten lässt. Ein Hauch Resignation schwingt da schon mal mit. Oder Glück. Kommt auf die Tagesform an.
Das böse Wort mit „G“? Gehalt. Es ist ein offenes Geheimnis, dass Dresden im Vergleich zu westdeutschen Metropolen niedriger taktet. Berufseinsteiger finden sich meist irgendwo zwischen 3.000 € und 3.800 € (wobei Luft nach oben bleibt, wenn Spezialwissen – z. B. im Bereich Machine Learning oder KI-Produktivsetzung – glaubhaft belegt wird). Mit einigen Jahren Erfahrung und dem nötigen Maß an Unternehmergeist können 4.500 € bis 6.000 € durchaus realistisch werden – in Wissenschaftsnähe manchmal weniger, in Export-Unternehmen auch mehr. Es ist wie mit der sächsischen Gemütlichkeit: Wer sie mag, nimmt kleinere Einschränkungen in Kauf und findet dafür oft ein ziemlich freundliches Umfeld. (Und günstige Mieten, was man nicht unterschätzen sollte, wenn einem nach Berlin oder München der Kopf schwirrt.)
Wer glaubt, es reiche, ein bisschen Python, eine Prise Statistik und ein paar hübsche Visualisierungen aufs Tableau zu werfen … der unterschätzt den Alltag dieses Berufs in Dresden erheblich. Einen leisen Triumph empfinde ich, wenn ich an die soft skills denke, die man hier schneller schult als erwartet: Geduld mit konservativen Strukturen, Pragmatismus bei widerspenstigen Stakeholdern und – nicht zu vergessen – Diplomatie in Gruppen, die sich von „KI“ eher cucumbers als quantifizierbare Erkenntnisse erwarten. Es ist eben kein Feld für reine Nerds. Kommunikation, Einfühlungsvermögen, die Bereitschaft, sich mit ungewöhnlichen Problemen herumzuschlagen – das sind, Stichwort „Data Wrangling“, die alltäglichen Prüfsteine. Und ja: Wer sich souverän zwischen Toolsets, Fragestellungen und Sinnkrisen bewegt, ist hier besser aufgehoben als jemand, der sich in Algorithmen, aber nicht in Teams verlieren möchte.
Eine Wahrheit muss unter uns bleiben: Wer in Dresden als Data Scientist längerfristig bestehen will, kommt ums Lernen nie herum. Nicht nur, weil technologische Trends (Künstliche Intelligenz, Datensicherheit, Edge-Anwendungen – die Liste kann jeder für sich fortführen) schneller kommen als der nächste Semperopern-Ball. Sondern auch, weil die lokale Konkurrenz aus Hochschulabgängern nicht schläft. Universitäten, private Bildungspartner, unternehmensorientierte Trainings – alles, was das Herz begehrt, aber eben auch alles, was den Druck auf Neueinsteiger hoch hält. Wer sich nicht verlieren, sondern fortentwickeln möchte (inhaltlich wie menschlich), findet hier spannende Projekte – manchmal aber auch ziemlich zähe Strukturen, die Begeisterung kosten können.
Nein, die Goldgräberstimmung ist vorbei – aber zu entdecken gibt es in Dresden als Data Scientist immer noch mehr als genug. Wer mit Leidenschaft, Eigeninitiative – und gelegentlicher Frustrationstoleranz – in die Szene einsteigt, wird belohnt: mit fachlicher Substanz, ungewöhnlichen Querverbindungen und einem (bisweilen*) eigensinnigen Arbeitsmarkt, der eben charaktervoller tickt als anderswo. Bleibt nur ein Rat: Realismus hilft, Humor sowieso.
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