—Jana
„An der Universität habe ich in der biophysikalischen Chemie geforscht, mit der Beratung hatte ich keinerlei Berührungspunkte. Hin und wieder hörte ich, dass dort auch Naturwissenschaftler:innen gefragt sind. Erst während meiner Promotion überlegte ich: Gibt es noch spannende Karriereoptionen jenseits der Forschung, die ich noch gar nicht auf dem Radar habe? Ich wagte etwas Neues und ging zu einer kleinen Beratung für technisches Consulting. Das hat mich inspiriert, mein IT-Wissen auszubauen. Ich brachte mir ein bisschen Coden bei und besuchte ein Data Science Bootcamp. Mit diesem Wissen zu Deep Learning & Co. ging ich als Data Scientist zu einer Biotech Firma. Für mich eine super spannende neue Welt.
Coden und vermitteln als Data Scientist
Doch nach einer Weile wiederholten sich die Aufgaben. Ich hörte dann zufällig, dass es bei McKinsey auch möglich ist, in einer Expertenrolle einzusteigen: als Data Scientist oder Data Engineer. Genau mein Spezialgebiet! Ich bewarb mich, und der Einstieg als Fellow war so facettenreich wie erhofft: Ich arbeitete von Tag eins an ganz eng mit den Klienten zusammen, mit einem Team auf Augenhöhe. In meinem ersten Projekt habe ich vor allem gecodet. Im zweiten hatte ich dann eher eine kommunikative Rolle als „Translator“, also als Schnittstelle zwischen den technischen und den nicht-technischen Teams.
Advanced Analytics in allen Facetten
Als Data Science Specialist bin ich ein Teil der McKinsey Digital Community. Genauer: von QuantumBlack, der Practice für Künstliche Intelligenz bei McKinsey. Bei uns dreht sich fast alles um Daten, und wie sie sich für Unternehmen bestmöglich nutzen lassen. Wer wie ich als Expertin einsteigt, erhält zusätzlich zu den allgemeinen Trainings auch spezielle Coachings. Das heißt, wir lernen nicht nur die „Dos and Don’ts“ exzellenter Beratung, sondern auch die Nutzung der Softwaretools, die McKinsey selbst entwickelt. Woran wir dann arbeiten? An allem, was mit Statistik und Advanced Analytics zu tun hat: Mit Hilfe von Machine Learning können wir beispielsweise testen, wie sich eine Produktion ressourcenschonender gestalten lässt, um Klimaziele voranzutreiben. Ein großes Thema ist auch die Erleichterung des Arbeitsalltags mit Hilfe von KI-Anwendungen.
Im Zweifel: Komplexe Aufgaben in Teilschritte zerlegen
In der Rückschau kann ich manchmal kaum glauben, welche großen Veränderungen wir bewirken, gerade auf längeren Projekten. Für die Organisationen macht es einen entscheidenden Unterschied, wenn wir im Team mit den Klienten die Datentransformation vorantreiben. Dabei stärken wir zeitgleich die Fähigkeiten der Klienten, um auch nach unserer aktiven Zusammenarbeit, eine langfristige Wirkung zu garantieren. Und mir gefällt vor allem die Projektarbeit: Mich schnell und intensiv in ein Feld eindenken, einige Monate das Bestmögliche im Team erarbeiten – und dann wieder etwas Neues kennenlernen. Viele Arbeitsweisen bin ich als Naturwissenschaftlerin gewohnt. Zum Beispiel, Aufgaben in Teilschritte zu zerlegen. Und auch mal einen Schritt zurückzugehen, wenn die Hypothese nicht passt. Das ist nicht schlimm, das gehört dazu. Und es gibt immer unfassbar viele kluge Kolleg:innen, die unterstützen. Ich sage immer: Ich muss nicht die Expertin für alles sein – aber die Firma ist es!
Gemischte und ausgeglichene Teams
Es ist schon vorgekommen, dass ich in einem reinem Frauenteam gearbeitet habe. Gerade bei großen Projekten sind die Teams jedoch meist sehr gemischt und ausgeglichen, a auch wenn vor allem im Digitalbereich noch immer etwas mehr Männer als Frauen arbeiten.. Daher ist es mir ein Anliegen, noch mehr Frauen für die Beratung zu begeistern. Ich spreche immer gern mit Interessentinnen, die sich nicht sicher sind, ob Beratung für sie die richtige Option ist. Mein Rat: Unbedingt ausprobieren! Wer zusätzlich zum technischen und analytischen Wissen noch Freude an der Kommunikation mitbringt, hat bei McKinsey Digital wirklich viele Möglichkeiten und einen großen Entfaltungsspielraum. Gerade das Fellow-Programm ist in gewisser Weise ein geschützter Raum, in dem man vieles ausprobieren und neue Branchen kennenlernen kann.
Auftanken mit „Take Time“
Als Data Science Specialist schätze ich nicht zuletzt auch die Flexibilität, die mir McKinsey bietet. Zum Beispiel nutze ich sehr gern die Möglichkeiten für kleinere berufliche Pausen zwischen den Projekten, etwa mit „Take Time“. Mit diesem Angebot können Berater:innen pro Jahr Auszeiten von bis zu drei Monaten nehmen. Das Gehalt wird dabei anteilig weitergezahlt. Zuletzt war ich für einige Wochen in Norwegen unterwegs. Beim Reisen und mit Freund:innen und Familie kann ich am besten auftanken. Bei aller Begeisterung für die hochaktuellen Themen, an denen ich arbeiten kann: Auch auf diesen Ausgleich würde ich auf keinen Fall verzichten wollen.“
