Bewerbungsgespräche

[Derni]

Pimmi schrieb vor 11 Minuten:

das mit dem verdienst ist so eine sache: die unternehmen jammern wie die weltmeister weil ja so ein fachkräftemangel herrscht. aber zahlen wollen sie natürlich nichts - auch im datenbereich hast das manko dass das natürlich ein it-lastiger beruf ist und außerhalb der tech-betriebe glauben viele noch immer das ist nichts wert. aus meiner sicht hast du viel richtig gemacht - viele glauben ja jetzt du fängst einfach mit dem analytics/data science bereich an ohne die basics zu verstehen (und das knowhow über etl/dwh ist für mich da einfach das basiswissen auf das man aufbaut).

wichtig ist in dem bereich definitiv das domainwissen. sprich man braucht ein gutes verständnis dafür wie der alltag eines controllers ausschaut (die sind aus datensicht super sparring-partner und man bringt sich gegenseitig auf neue ideen) - ähnliches gilt für marketing die gerade im data science-bereich ein haupttreiber sind.

rein monetär würd ich derzeit warten - ich hab vor ein paar monaten einen neuen job begonnen und das was ich noch vor einem jahr wollte ist jetzt utopisch. wobei das stark auf die branche ankommt und da kommt für mich einiges nicht in frage wie glücksspiel (so eine firma die bekanntlich alle zahlt sucht eigentlich immer weil da offenbar keiner hingehen will). wenn dir wurscht ist wo du arbeitest: ich krieg ständig angebote für die schweiz, da dürft es also auch einige stellen geben. generell ist es aber ein graus weil - wie im letzten posting geschrieben - diejenigen die selektieren null plan haben worum es geht also matchen sie irgendwelche buzzwords. ich hab mich für eine auf dem papier sehr interessante stelle beworben mit einer endlosliste an anforderungen - man hat mir abgesagt weil ich mit einem (!) bi-tool noch nicht gearbeitet habe. und dann herumheulen weil man niemanden findet ...

Nur so aus Interesse, um wieviel sind die Angebote gehaltstechnisch besser in der Schweiz? Hab ja auch schon gehört, dass man Brutto das doppelte bekommt als hier in Österreich und dann zahlt man auch nur knapp die Hälfte an Steuern darauf.

[Pimmi]

Derni schrieb Gerade eben:

Nur so aus Interesse, um wieviel sind die Angebote gehaltstechnisch besser in der Schweiz? Hab ja auch schon gehört, dass man Brutto das doppelte bekommt als hier in Österreich und dann zahlt man auch nur knapp die Hälfte an Steuern darauf.

das kann ich dir nicht sagen - das lassen sie sich mühsam aus der nase ziehen und da ich sowieso kein interesse hab frag ich da gar nicht nach. derzeit ist die gap sicher groß weil durch corona in österreich keiner was zahlen will (da werden stellen teilweise über viele monate nicht besetzt weil man keinen deppen findet der's um das gehalt macht). allerdings muss man sich schon das gesamtpaket anschauen.

[Mr_Rotten]

Derni schrieb vor 11 Minuten:

Nur so aus Interesse, um wieviel sind die Angebote gehaltstechnisch besser in der Schweiz? Hab ja auch schon gehört, dass man Brutto das doppelte bekommt als hier in Österreich und dann zahlt man auch nur knapp die Hälfte an Steuern darauf.

Aber man muss sich in der Schweiz selbst versichern oder? 

[Indurus]

flanders schrieb vor 17 Minuten:

Also mit 50.000,- steigt man mit einem IT Masterstudium ohne Berufserfahrung bereits ein. 65.000,- ist denk ich ein guter Richtwert. Darunter verkauft man sich schlecht. 

Ja, das musst aber auch erst mal finden bzw. dich durchsetzen. Reihenweise Jobs mit 65.000 werdem dir da auch nicht nachgeschmissen. Vor allem weil er (auf dem Gebiet) wie es sich für mich liest ja noch keine Berufserfahrung hat. Die 7 Jahre sind ja im DWH Bereich wenn ichs richtig verstanden habe. Das ist zwar schon eine gute Richtung aber doch noch keine Data Science (den Begriff find ich eigentlich fürchterlich) 

[Mecki]

Relii schrieb vor 1 Stunde:

@Mecki ?

Ja mei, lass die Leute reden. Bin seit Mai schon zu einer Inhouse Position gewechselt aber ja, auch die Jahre davor in der Beratung hab ich natürlich Kollegen kennengelernt wo man sich etwas schämen muss, in meinem Unternehmen war das aber klar die Minderheit. Aber genug Geschichten von anderen Unternehmen gehört und mitbekommen, die schon peinlich waren und daher keine Überraschung dass die Beratung einen schlechten Ruf hat, auch wenn Pauschaliserungen wie immer fehl am Platz sind. Problem ist halt, dass viele Firmen auf schnellem Umsatz aus sind und wenig kundenorientiert bzw. bewerberorientiert arbeiten und dadurch ein hoher Umsatzdruck auf die Berater herrscht. Die Entwicklung in diese Richtung in meinem Ex Unternehmen war auch ein Grund für meinen Wechsel. 

[Admira Fan]

Derni schrieb vor einer Stunde:

Nur so aus Interesse, um wieviel sind die Angebote gehaltstechnisch besser in der Schweiz? Hab ja auch schon gehört, dass man Brutto das doppelte bekommt als hier in Österreich und dann zahlt man auch nur knapp die Hälfte an Steuern darauf.

Wird so sein - kenne 2 Beispiele (google und bank) die verdienen wirklich sehr sehr gut, jetzt kommt das aber - das Leben kostet dort halt auch entsprechend - sprich willst du „gut“ Leben (also wenig pendeln,...) dann wird das entsprechend teuer werden!! 

bearbeitet 25. Januar 2021 von Admira Fan

[Pimmi]

Indurus schrieb vor 2 Stunden:

Ja, das musst aber auch erst mal finden bzw. dich durchsetzen. Reihenweise Jobs mit 65.000 werdem dir da auch nicht nachgeschmissen. Vor allem weil er (auf dem Gebiet) wie es sich für mich liest ja noch keine Berufserfahrung hat. Die 7 Jahre sind ja im DWH Bereich wenn ichs richtig verstanden habe. Das ist zwar schon eine gute Richtung aber doch noch keine Data Science (den Begriff find ich eigentlich fürchterlich) 

kann ich so unterschreiben. die ständig neuen, hippen begriffe für dinge die nichts neues sind nerven mich auch (wo sich dann der kreis zum bullshit-bingo in den stellenausschreibungen schließt). ich find ja noch immer data mining (auch wenn das ja nur eine teildisziplin ist) am treffendsten.

[Evilken]

Indurus schrieb vor 11 Stunden:

Das Gebiet ist zukunftssicher, um nicht zu sagen es ist die Zukunft. Es kommt natürlich auch in der Branche voll drauf an was du genau machst und wo. Ich kann nur aus eigener Erfahrung berichten, dass du dir um Angebote keine Sorgen machen musst und dementsprechend durchaus auch gut bezahlt bekommen wirst. Wieviel das sein würde hängt natürlich auch sehr von deiner praktischen Erfahrung (Datawarehousing scheint ja schon einiges vorhanden zu sein, Data Science wie du schreibst noch nicht so viel) und natürlich der Position in der du tätig sein wirst. Aber auch da gibts vom Expertendasein bis zu Führungstätigkeit eigentlich die ganze Palette zur Auswahl, je nachdem, was dich mehr interessiert. 

Ich weiß jetzt natürlich nicht wie es bei dir derzeit aussieht, aber mit wenige Aufwand werdens vielleicht am Anfang 50-60k sein können, mit ein bissl Suche, Selektion und dem nötigen Glück aber auch durchaus noch mehr - eben je nach Branche, Tätigkeitsbereich und Verantwortung.

Gut, 50k wär eh schon ein großer Brocken mehr als ich aktuell habe. Dann kanns also mal nur besser werden. Rein Datawarehousing alleine wird mir mittlerweile schon ein wenig zu langweilig, man könnte ja eigentlich so viel aus den Daten machen (besonders, wenn man eh schon alles bei der Hand hat), aber wenns unternehmenstechnisch keine Intentionen in diese Richtung gibt, ist es natürlich schade...

Pimmi schrieb vor 11 Stunden:

das mit dem verdienst ist so eine sache: die unternehmen jammern wie die weltmeister weil ja so ein fachkräftemangel herrscht. aber zahlen wollen sie natürlich nichts - auch im datenbereich hast das manko dass das natürlich ein it-lastiger beruf ist und außerhalb der tech-betriebe glauben viele noch immer das ist nichts wert. aus meiner sicht hast du viel richtig gemacht - viele glauben ja jetzt du fängst einfach mit dem analytics/data science bereich an ohne die basics zu verstehen (und das knowhow über etl/dwh ist für mich da einfach das basiswissen auf das man aufbaut).

wichtig ist in dem bereich definitiv das domainwissen. sprich man braucht ein gutes verständnis dafür wie der alltag eines controllers ausschaut (die sind aus datensicht super sparring-partner und man bringt sich gegenseitig auf neue ideen) - ähnliches gilt für marketing die gerade im data science-bereich ein haupttreiber sind.

rein monetär würd ich derzeit warten - ich hab vor ein paar monaten einen neuen job begonnen und das was ich noch vor einem jahr wollte ist jetzt utopisch. wobei das stark auf die branche ankommt und da kommt für mich einiges nicht in frage wie glücksspiel (so eine firma die bekanntlich alle zahlt sucht eigentlich immer weil da offenbar keiner hingehen will). wenn dir wurscht ist wo du arbeitest: ich krieg ständig angebote für die schweiz, da dürft es also auch einige stellen geben. generell ist es aber ein graus weil - wie im letzten posting geschrieben - diejenigen die selektieren null plan haben worum es geht also matchen sie irgendwelche buzzwords. ich hab mich für eine auf dem papier sehr interessante stelle beworben mit einer endlosliste an anforderungen - man hat mir abgesagt weil ich mit einem (!) bi-tool noch nicht gearbeitet habe. und dann herumheulen weil man niemanden findet ...

Gut, beruhigt mich schon mal, dass ich da (unterbewusst) keinen so schlechten Weg gewählt habe  mhm, gut, wenn ich mich mit den Daten nicht auskenne, kann ich dementsprechend auch wenig damit anfangen bzw. muss dann eh erst wieder zu den Leuten rennen, die es tun. 

Und in die Schweiz muss ich noch nicht

Indurus schrieb vor 11 Stunden:

Ja, das musst aber auch erst mal finden bzw. dich durchsetzen. Reihenweise Jobs mit 65.000 werdem dir da auch nicht nachgeschmissen. Vor allem weil er (auf dem Gebiet) wie es sich für mich liest ja noch keine Berufserfahrung hat. Die 7 Jahre sind ja im DWH Bereich wenn ichs richtig verstanden habe. Das ist zwar schon eine gute Richtung aber doch noch keine Data Science (den Begriff find ich eigentlich fürchterlich) 

Genau, eben nur DWH (+ BI etc.). Aber in dem Bereich hilft dir wirklich nur Berufserfahrung, oder? Keine Ahnung, wie blöd das ist, aber macht es aus dieser Sicht Sinn, mehr auf Kaggle zu machen und das als Referenz vorzuweisen? 

Pimmi schrieb vor 8 Stunden:

kann ich so unterschreiben. die ständig neuen, hippen begriffe für dinge die nichts neues sind nerven mich auch (wo sich dann der kreis zum bullshit-bingo in den stellenausschreibungen schließt). ich find ja noch immer data mining (auch wenn das ja nur eine teildisziplin ist) am treffendsten.

Wie mans nennt, ist mir eigentlich wurscht, solange die Personen dahinter auch ein Verständnis dafür haben. Da könnens Data Science, Data Analytics, Data Mining oder was sonst noch sagen

[zerenato]

Relii schrieb vor 13 Stunden:

@Mecki ?

und, was ist für dich rausgesprungen?

Das gute Gefühl, jemandem gesagt zu haben, dass er in seinem Haus zuerst für Ordnung sorgen soll und nicht nachher sich entschuldigen rennen.

Mecki schrieb vor 11 Stunden:

Ja mei, lass die Leute reden. Bin seit Mai schon zu einer Inhouse Position gewechselt aber ja, auch die Jahre davor in der Beratung hab ich natürlich Kollegen kennengelernt wo man sich etwas schämen muss, in meinem Unternehmen war das aber klar die Minderheit. Aber genug Geschichten von anderen Unternehmen gehört und mitbekommen, die schon peinlich waren und daher keine Überraschung dass die Beratung einen schlechten Ruf hat, auch wenn Pauschaliserungen wie immer fehl am Platz sind. Problem ist halt, dass viele Firmen auf schnellem Umsatz aus sind und wenig kundenorientiert bzw. bewerberorientiert arbeiten und dadurch ein hoher Umsatzdruck auf die Berater herrscht. Die Entwicklung in diese Richtung in meinem Ex Unternehmen war auch ein Grund für meinen Wechsel. 

Im Prinzip sag ich kaum was anderes.? Aber klar: ASB bietet alles.?

[Relii]

zerenato schrieb vor 1 Minute:

Das gute Gefühl, jemandem gesagt zu haben, dass er in seinem Haus zuerst für Ordnung sorgen soll und nicht nachher sich entschuldigen rennen.

#gutmensch

[Indurus]

Evilken schrieb vor einer Stunde:

Genau, eben nur DWH (+ BI etc.). Aber in dem Bereich hilft dir wirklich nur Berufserfahrung, oder? Keine Ahnung, wie blöd das ist, aber macht es aus dieser Sicht Sinn, mehr auf Kaggle zu machen und das als Referenz vorzuweisen? 

Die Erfahrung aus dem DWH Bereich ist schonmal wichtig und gut und absolut zum Thema passend! Natürlich wäre es auch im analytischen Bereich förderlich, aber du wirst dann im Joballtag sehen, dass vieles in der Praxis dann ohnehin nicht so heiß gegessen wird, wie du es im Studium theoretisch gekocht hast. Ich würde auf jeden Fall andeuten oder geschickt umschweifen, dass du auch praktisch im (ich entlehne den Begriff jetzt auch nochmal) "Data Science" Bereich schon was gemacht hast (wäre ja, wenn du aus der DWH Richtung kommst alles andere als unglaubwürdig). Wie überall will jeder Erfahrung haben aber nur die wenigsten wollen unerfahrene Erfahrung machen lassen. Auch wenn es nicht wirklich notwendig sein wird.

[Pimmi]

Evilken schrieb vor einer Stunde:

Genau, eben nur DWH (+ BI etc.). Aber in dem Bereich hilft dir wirklich nur Berufserfahrung, oder? Keine Ahnung, wie blöd das ist, aber macht es aus dieser Sicht Sinn, mehr auf Kaggle zu machen und das als Referenz vorzuweisen?

kaggle ist definitiv eine gute sache um ein gefühlt zu bekommen wie man an ein problem rangeht - als referenz im lebenslauf vielleicht etwas mau. ich nehm mal an datenarchitektur und -modellierung machst du schon? das ist sicher ein punkt der wichtig ist und was dir dann auch im verständnis hilft.

wenn du jetzt schon bi-use-cases ausarbeitest dann schau mal dass du dich zb. mit der finanzabteilung zusammen setzt (in vielen unternehmen ist ja dwh/bi explizit NICHT it sondern in der finanz angesiedelt) - wenn man mal weiß und gesehen hat was im monatsabschluss, budgetierung, bei diversen steuerungsaufgaben etc. so passiert dann ist das schon mal ein guter schritt die daten "zu verstehen" - auch in hinblick auf plausibilität. da braucht man doch ein gutes gefühlt. wenn du jetzt z.b. reports oder analysetools baust dann setz dich mit den anwendern zusammen, lass dir erklären wie sie mit den daten arbeiten und was sie davon ableiten. aus meiner sicht ist das was du auf jeden fall brauchst etwas von dem fachwissen das deine abnehmer haben (man soll mit einem finanzer z.b. über db-rechnungen, planungsverteilungen, kostenrechnung diskutieren, mit einem marketier über customer value und kundenfrequenzanalyse etc). im letzten job bei mir gab's auch eine produktion da geht's dann natürlich wieder um andere dinge - und wenn du dich z.b. für predictive maintainance interessierst dann musst du dich gut in diese "produktionsmaterie" einarbeiten. in so einem job musst du natürlich mit all den bereichen zusammenarbeiten - und da braucht's gewisse grundlagen (ohne experte zu sein aber genug um experten zu verstehen).

unter "data science" wird ja auch viel subsummiert - die meisten verwechseln den begriff ja mit AI oder ML. im prinzip machst du ja jetzt schon ähnliches - im dwh-bereich nennt man z.b.  etl/elt was in data science data wrangling genannt wird.

[zerenato]

Relii schrieb vor 25 Minuten:

#gutmensch

Mein lebenslanges Leiden.? Ich hab ihm meinen Stunden/Tagsatz um die Ohren gehauen, da war's mit "wir bestehen darauf, das wieder gut zu machen" eh schnell Essig. Top-geratetes Unternehmen btw.

[Evilken]

Indurus schrieb vor 27 Minuten:

Die Erfahrung aus dem DWH Bereich ist schonmal wichtig und gut und absolut zum Thema passend! Natürlich wäre es auch im analytischen Bereich förderlich, aber du wirst dann im Joballtag sehen, dass vieles in der Praxis dann ohnehin nicht so heiß gegessen wird, wie du es im Studium theoretisch gekocht hast. Ich würde auf jeden Fall andeuten oder geschickt umschweifen, dass du auch praktisch im (ich entlehne den Begriff jetzt auch nochmal) "Data Science" Bereich schon was gemacht hast (wäre ja, wenn du aus der DWH Richtung kommst alles andere als unglaubwürdig). Wie überall will jeder Erfahrung haben aber nur die wenigsten wollen unerfahrene Erfahrung machen lassen. Auch wenn es nicht wirklich notwendig sein wird.

 

Pimmi schrieb vor 14 Minuten:

kaggle ist definitiv eine gute sache um ein gefühlt zu bekommen wie man an ein problem rangeht - als referenz im lebenslauf vielleicht etwas mau. ich nehm mal an datenarchitektur und -modellierung machst du schon? das ist sicher ein punkt der wichtig ist und was dir dann auch im verständnis hilft.

wenn du jetzt schon bi-use-cases ausarbeitest dann schau mal dass du dich zb. mit der finanzabteilung zusammen setzt (in vielen unternehmen ist ja dwh/bi explizit NICHT it sondern in der finanz angesiedelt) - wenn man mal weiß und gesehen hat was im monatsabschluss, budgetierung, bei diversen steuerungsaufgaben etc. so passiert dann ist das schon mal ein guter schritt die daten "zu verstehen" - auch in hinblick auf plausibilität. da braucht man doch ein gutes gefühlt. wenn du jetzt z.b. reports oder analysetools baust dann setz dich mit den anwendern zusammen, lass dir erklären wie sie mit den daten arbeiten und was sie davon ableiten. aus meiner sicht ist das was du auf jeden fall brauchst etwas von dem fachwissen das deine abnehmer haben (man soll mit einem finanzer z.b. über db-rechnungen, planungsverteilungen, kostenrechnung diskutieren, mit einem marketier über customer value und kundenfrequenzanalyse etc). im letzten job bei mir gab's auch eine produktion da geht's dann natürlich wieder um andere dinge - und wenn du dich z.b. für predictive maintainance interessierst dann musst du dich gut in diese "produktionsmaterie" einarbeiten. in so einem job musst du natürlich mit all den bereichen zusammenarbeiten - und da braucht's gewisse grundlagen (ohne experte zu sein aber genug um experten zu verstehen).

unter "data science" wird ja auch viel subsummiert - die meisten verwechseln den begriff ja mit AI oder ML. im prinzip machst du ja jetzt schon ähnliches - im dwh-bereich nennt man z.b.  etl/elt was in data science data wrangling genannt wird.

Jop, in die Datenarchitektur und -modellierung bin ich bei uns auch stark eingebunden, da mache ich eigentlich auch recht viel. 

Aktuell arbeite ich beispielsweise mit medizinischen Daten bei meiner Masterarbeit, dementsprechend werde ich mich auch in der nächsten Zeit mal mit der Pathologie des Krankenhauses zusammensetzen, von denen die Daten kommen. Ohne Fachwissen wirst in dem Bereich nie die optimalsten Ergebnisse erzielen.

In den Lebenslauf hätt ichs nicht gegeben, maximal erwähnt, aber wenn ich das eh quasi aus der bisherigen Arbeit entlehnen kann (wie auch @Indurus oben erwähnt hat) ists auch gut. 

Der Bereich ist halt extrem umfangreich, es gibt so viele interessante Sachen, alles kann man aber nicht machen/lesen, dann bleibt einem auch nur über, dass man sich auf irgendetwas beschränkt schwierig, schwierig

Jedenfalls vielen Dank für euren Input!

bearbeitet 26. Januar 2021 von Evilken

[GrimCvlt]

Kaggle oder Github-Links zu Projekten sind sicher eine gute Sache. Das ist zumindest meine Recherche-Erfahrung. Daran kann der AG dann auch gut erkennen wie du an bestimmte Probleme rangegangen bist bzw. an der Menge, dass du dir da von selbst schon Erfahrung und Wissen angesammelt hast.