Disclaimer: Die im Interview getätigten Aussagen spiegeln sowohl in Inhalt als auch Form ausschließlich die persönliche Meinung der interviewten Person wieder und repräsentieren nicht die Firma CBmed. 

Statistik, Programmiersprachen, biologische Daten. Viele Biostudierende fürchten die bioinformatischen Fächer im Studium. Andrea hingegen beschäftigt sich freiwillig in ihrem Berufsalltag mit Biostatistik und erklärt im Interview, dass dieses Thema vielleicht doch nicht so kompliziert ist, wie viele anfangs denken.  

Als Quereinsteigerin in die Molekularbiologie und Bioinformatik arbeitet Andrea bei CBmed in Österreich, einem Unternehmen, das im Bereich der Biomedizin tätig ist. Andrea sorgt als Computational Biologist dafür, dass erworbene Daten aus dem Labor ausgewertet und interpretierbar gemacht werden. Ihre wichtigsten Werkzeuge dabei sind der Computer und die Programmiersprache R.

Hallo Andrea*, dann berichte uns doch erst mal, was du studiert hast und wie dein Werdegang war.

* Name verändert

Zuerst einmal muss ich sagen, dass ich so ein Fall bin, bei dem jeder Studienberater sagen würde: „Mach das ja nicht so“. Mein Werdegang war nicht geradlinig, nichts war geplant. Nach der Matura (dem österreichischen Abitur) habe ich zunächst angefangen, Ethnologie zu studieren und das Studium auch abgeschlossen. Allerdings habe ich schon bald nach Beginn des Studiums gemerkt, dass ich nicht ausreichend gefordert war. Da ich mich schon seit der Schulzeit für Landwirtschaft interessiert habe, und Landwirt schon in der Kindheit ein Berufswunsch war, habe ich mich entschlossen, zusätzlich noch Agrarwissenschaften zu studieren. Nach dem Bachelor Agrarwissenschaften habe ich dann den darauf aufbauenden Master in Phytomedizin absolviert. Phytomedizin in der Land- und Forstwirtschaft beschäftigt sich mit dem Schutz der Pflanzen vor Krankheiten und Schädlingen. Während dem Masterstudium habe ich ein starkes Interesse an Naturwissenschaften entwickelt, besonders in den Bereichen Biotechnologie und Molekulare Biologie.

Nach dem Studium habe ich nach einer Stelle im Bereich Phytomedizin gesucht, aber in den ersten Monaten keine gefunden. Über eine Professorin habe ich dann ein Praktikum bei der österreichischen Agentur für Gesundheit und Ernährungssicherheit (AGES) im Bereich Pflanzenschutz vermittelt bekommen, aus dem sich eine Anstellung als Freier Dienstnehmer entwickelt hat. Nach knapp zwei Jahren war ich aber auf der Suche nach einer neuen Herausforderung, weil die Arbeit dort für mich nicht erfüllend war. Da ich so großes Interesse an der Wissenschaft hatte, habe ich den Einstieg in ein PhD-Programm gewagt. Ich habe mich an der Medizinischen Universität Wien für das PhD-Programm „Malignant Diseases“ in einem molekularbiologischen Labor beworben. Der Arbeitsschwerpunkt in diesem Labor war unter anderem die Prostatakrebsforschung. Mein Doktorvater ist ein kreativer Kopf und hat mich eingestellt, obwohl ich keine spezifische Vorerfahrung in dem Bereich hatte. Der Schwerpunkt meines PhD-Projekts sollte auf Proteomics liegen, was auch für die Arbeitsgruppe ein neues Thema war. Daher war es ihm wichtiger, dass ich mich traue, neue Dinge auszuprobieren und neue Methoden zu lernen. Er hat mir im Projekt große Freiheit gelassen, was mir sehr geholfen hat.

Ich habe alle formellen Voraussetzungen für das PhD-Programm erfüllt, war aber ein Quereinsteiger aus einem anderen Fachbereich. Daher habe ich mich vor allem am Anfang erst in die molekulare Krebsforschung einarbeiten müssen. Die ersten 6 Monate habe ich meine Arbeitswege in der Straßenbahn damit verbracht, Fachbücher durchzuarbeiten.

Nach dem ersten Jahr hat sich der Schwerpunkt in meinem PhD-Projekt auf die Analyse von Proteomics- und RNA-Seq Daten verlagert. Wir haben die Massenspektrometrie-Analysen unserer Patientenproben extern vornehmen lassen, und die daraus gewonnenen Proteomicsdaten habe ich dann bioinformatisch analysiert. Am Institut waren auch -omics Daten (Proteomics und Affymetrix-Chips) von früheren Experimenten vorhanden, die aber niemand richtig auswerten konnte. Daher habe ich mir großteils selbst angeeignet, wie man mit diesen Datensätzen umgeht. Meine Lehrveranstaltungen habe ich passend dazu im Bereich Statistik und Datenanalyse ausgewählt. Das war mein Einstieg in den heutigen Beruf.

Der PhD war sehr herausfordernd, da ich mich im ersten Jahr von Grund auf in die molekulare Onkologie und in den folgenden Jahren in die Themen Statistik und Bioinformatik einarbeiten musste. Gleichzeitig habe ich mir das Programmieren mir R beigebracht. Ich habe mir alle grundlegenden Fähigkeiten und das Wissen, welches ich in meinem heutigen Beruf brauche, während dieses PhD angeeignet.

Mein PhD wurde als  wissenschaftliches Projekt von der Firma CBmed GmbH finanziert, die damals noch COMET-Zentrum war. CBmed ist auch die Firma, in der ich jetzt als Data Scientist arbeite. Nach meiner Promotion 2020 wurde ich dort übernommen.

Kannst du uns ein wenig über dein jetziges Unternehmen erzählen? Was macht ihr? Wie groß ist das Unternehmen?

Wir machen Contract Research, also Auftragsforschung im Bereich der Biomedizin und sind spezialisiert auf Clinical and Biomarker Research: Wir forschen also viel zu Biomarkern und führen auch klinische Studien durch. Wir haben aktuell (Mai 2026) rund 100 Mitarbeiter, wobei die Firma in den letzten 3 Jahren stark gewachsen ist.

Wer beauftragt euch denn?

Zum Beispiel Pharmafirmen. Wenn eine Firma nach Biomarkern sucht, aber keine Patientenproben hat, kann CBmed diese Proben bereitstellen, die erforderlichen Analysen ausführen bzw. ausführen lassen und die Ergebnisse aufbereiten. Analysen können zum Beispiel im Bereich Genomics, Metabolomics oder Immunohistochemie durchgeführt werden. Außerdem haben wir eine Drug-Screening Plattform, mit der wir bis zu 80 Medikamente auf einmal an Zellkulturen testen können.

Aktuell sind wir an einer klinischen Studie beteiligt, in der Patienten Gewebeproben entnommen werden. Daraus werden dann Zellen gewonnen und kultiviert und diese werden dann mit unserer Drug-Screening Plattform getestet. So können wir sehen, auf welches Medikament die Zellen des Patienten am besten ansprechen. Wir arbeiten also auch in der personalisierten Medizin. Wir forschen im Bereich Krebs, Immunerkrankungen, Diabetes und sind an der Mikrobiomforschung beteiligt.

Was genau ist dein Tätigkeitsfeld in der Firma? An welchem Punkt in einem Projekt fängt deine Arbeit an?

Die Projekte laufen meistens so, dass biologische Proben vom Labor aufbereitet und dann analysiert werden, zum Beispiel mit RNA-Sequenzierung, Genomics, Proteomics, Metabolomics oder mit unserer Drug-Screening-Platform. Ich bin dann bei der Aufbereitung und Auswertung dieser Daten involviert.

Was ich früher viel gemacht habe und hoffentlich auch wieder machen werde, sind klassische Datenanalysen von wissenschaftlichen Projekten, wo es zum Beispiel darum geht, bestimmte Gruppen statistisch zu vergleichen. Zum Beispiel hat Gruppe 1 die Krankheit A, eine Gruppe 2 hat die Krankheit B und Gruppe 3 ist gesund. Bei einer RNA-seq Analyse würde man hier die Gruppen vergleichen, um bestimmte molekulare Mechanismen zu finden, die für die Krankeit A oder Krankheit B charakteristisch sind. Diese Art von statistischer Auswertung nennt man auch Computational Biology, weil man hier biologische Fragen mit Mitteln der Statistik und der Bioinformatik beantworten will. Dazu gehört auch, dass man die Daten grafisch darstellt und sich überlegt, welche Methoden die speziellen Fragestellungen am besten beantworten. Die Herausforderung bei dieser Methodik ist es, in der Fülle der Daten die Informationen zu finden, die relevant sind. Also, das Signal im Rauschen der Daten zu finden. 

Eine weitere frühere Aufgabe von mir war die Arbeit für Kunden, wie zum Beispiel Pharmaunternehmen, die bei uns Auftragsforschung machen. Diese Kunden führen viele klinische Studien durch und brauchen die Ergebnisse in einem ganz bestimmten Format, um sie bei den Behörden einreichen zu können. Bei dieser Arbeit ist vor allem Genauigkeit wichtig, damit der Kunde die Daten exakten so erhält, wie er sie braucht.

Eine andere Tätigkeit liegt in der Automatisierung von Arbeitsabläufen. Hier entwickle ich Workflows, die festlegen, wie Daten – zum Beispiel beim Drug-Screening – verarbeitet werden sollen. Ein Workflow besteht aus einer Serie von Skripten, die die Daten nach bestimmten Kriterien aufbereiten und analysieren. Die Kollegen im Labor benutzen dann diesen Workflow für ihre Arbeit. Beispielsweise wurden bei uns im Labor Methoden zur Messung von Zytokinen etabliert. Dafür mussten die Messergebnisse weiter aufbereitet werden, um die Qualität der Messung feststellen zu können. Eine Reihe von Qualitätsparametern müssen dafür berechnet werden. Unsere Labormitarbeiter brauchten 20 Minuten, um einen Assay in Excel auszuwerten. Für die Etablierung wurden aber hunderte Messungen durchgeführt. Daher habe ich für die Kollegen ein Skript geschrieben, dass diese Arbeitsschritte automatisch durchführt und am Ende die Daten im richtigen Format exportiert.

Ein typisches Problem bei solchen Projekten ist, dass sie meist mit einer informellen Anfrage starten, um ein kleines, genau definiertes Problem zu lösen. Nach und nach kommen dann immer mehr Anfragen dazu und  die Anwendung wird immer breiter. Das kann dazu führen, dass die neugewünschte Anforderung mit der ursprünglichen Lösung nicht kompatibel ist. Das erfordert dann ein komplettes Redesign vom Workflow.

Die größte Herausforderung, finde ich, ist aber tatsächlich die Kommunikation mit den Usern, in dem Fall mit den Kollegen, die das Produkt nutzen. Und zwar aus mehreren Gründen. Erstens brauche ich von den Usern eine möglichst genaue Beschreibung ihrer Anforderungen an das Programm, damit ich es so bauen kann, dass es seinen Zweck erfüllt. Da die Kollegen – zum Beispiel aus dem Labor – selbst nicht programmieren, ist es für sie oft schwer einzuschätzen, welche Informationen für ein Programm relevant sind und welche nicht. Die Denkweisen, die man als Laborwissenschaftler braucht sind anders als die, die man als Programmierer braucht. Daher kann es hier leicht zu Missverständnissen zwischen den Fachbereichen kommen. Beispielsweise sind genaue Konventionen, wie Dateien benannt werden müssen oder wie die Spaltennamen einer Tabelle sein sollen, in der Informatik sehr wichtig, in der Laborarbeit aber nicht. Daher kann es passieren, dass mein Skript eine bestimmte Spalte aus einer Tabelle auslesen soll, die Spalte aber umbenannt wurde, und daher vom Skript nicht mehr erkannt werden kann. Hier ist gute Kommunikation notwendig, und in der Zwischenzeit wissen die User schon, was ich und meine Kollegen von ihnen brauchen. Ich versuche auch immer schon vorher zu antizipieren, was in der Praxis schieflaufen könnte, wenn ich einen Workflow schreibe. Zum Beispiel, wenn eine Datei nicht gefunden werden kann, oder ein wichtiger Parameter nicht angegeben wurde. Ich schreibe dann konkrete Fehlermeldungen damit die Leute wissen, was sie anders machen müssen, wenn etwas nicht funktioniert.

Mit welchen Programmen arbeitest du?

Ich arbeite unter Linux mit der Programmiersprache R, die einen Fokus auf Datenverarbeitung und Statistik hat. Besonders für Omics-Daten gibt es eine riesige Infrastruktur für R. Die Reports, in denen ich Analyseergebnisse zusammenfasse, mache ich mit R-Markdown.

Ist es relevant, welche Programmiersprache man kann? Was würdest du empfehlen für jemanden, der ebenfalls in diesem Bereich arbeiten möchte?

Programmiersprachen sind Werkzeuge und man muss das passende Werkzeug für die Aufgabe verwenden. Für Biostatistik und Datenanalyse eignet sich R sehr gut, da es eine große Community und sehr viele spezialisierte Packages gibt. Speziell für die Analyse von Omics-Daten, wie z.B. RNA-Seq-Daten, kann ich R empfehlen. Ich persönlich empfinde es auch als sehr anfängerfreundlich und leicht zu lernen.

Eine weitere oft benutzte Sprache in dem Bereich ist Python. Am Ende kommt es auf die persönliche Präferenz und die konkrete Aufgabe an, was man benutzt.

Bist du die einzige Datenanalystin? Wie groß ist euer Team?

Unser Team „Data Science“ besteht aus „Data Scientists“ und „Data Engineers“ und umfasst aktuell 7 Mitarbeiter, von denen jeder seinen eigenen Aufgabenbereich hat. Statistische Datenanalyse macht außer mir aktuell noch ein anderer Kollege. Im direkten Austausch stehe ich aber vor allem mit Projektleitern und Laborleitern, denn das sind die Leute, die von mir die Ergebnisse brauchen.

Gibt es neben den Projektleitern und Laborleitern noch andere Leute, mit denen du zusammenarbeitest?

Früher habe ich auch direkt mit externen Kunden gearbeitet. In solchen Fällen wurden manche Arbeitsschritte von uns übernommen und andere wiederum vom Kunden selbst.

Bei solchen Projekten messen wir zum Beispiel Proben und schicken die Rohdaten an den Kunden, der sie selbst bearbeitet. Die aufbereiteten Daten werden dann wieder zu uns geschickt, und wir führen weitere Arbeitsschritte damit durch, um das Endergebnis dann wieder an den Kunden zu schicken.

Hier ist die Kommunikation und auch die zeitliche Koordination besonders herausfordernd, da diese Projekte meist strenge Deadlines haben.

Wie sieht ein typischer Arbeitstag bei dir aus?

Da meine Firma ihren Sitz in Graz hat, ich aber in Wien lebe, arbeite ich großteils im Home-office. Ich habe ein Arbeitszimmer mit einem gut ausgestatteten Arbeitsplatz zu Hause.

Ich bevorzuge es, immer nur an einem Projekt auf einmal zu arbeiten. So kann ich mich ganz in ein Projekt hineindenken. Wenn ich ein Projekt  abgeschlossen habe, wechsle ich zum nächsten, bzw. zum nächsten Arbeitsschritt. Ich kann meine Tätigkeiten sehr frei gestalten und mir die Arbeit selbst einteilen. Abgesehen von Meetings, die ich online mit Kollegen führe, arbeite ich den ganzen Tag alleine.

Bei einer neuen Aufgabe überlege ich mir zuerst den Lösungsweg. Damit verbringe ich recht viel Zeit, ich recherchiere und probiere verschiedene Varianten aus. Danach programmiere ich die Lösung. Wenn es sich um einen Workflow handelt, teste ich danach die neue Funktion und auch den gesamten Workflow. Am Ende dokumentiere ich alles und stelle es den Nutzern zur Verfügung.

Was sind die Ergebnisse, die du aus deiner Arbeit hervorgehen?

Die Ergebnisse meiner Arbeit sind entweder fertige Workflows, die bestimmte Aufgaben automatisiert erledigen, oder Datenanalysen für Forschungsprojekte. Ein Ergebnis kann also ein Softwaretool sein oder ein Report mit Analysen.

Hast du sonstige Aufgaben, die du nicht so regelmäßig ausführst? Zusatzaufgaben?

Aktuell habe ich keine Zusatzaufgaben, das ändert sich aber immer wieder. In der Vergangenheit habe ich zum Beispiel andere Kollegen in die Arbeit mit R eingeschult und Kollaborationspartner bei der Datenanalyse unterstützt. Ich habe auch an wissenschaftlichen Publikationen mitgearbeitet und die Ergebnisse als Vortrag oder Poster präsentiert.

Gibt es auch Konferenzen, die du besuchst oder Sachen außerhalb deines Homeoffice?

Es gäbe die Möglichkeit, Konferenzen und Fortbildungen zu besuchen. Ich versuche das zu vermeiden, ich mag Konferenzen nicht besonders.

Wie gefällt dir dein Job? Was magst du am meisten? Welche Vor- und Nachteile gibt es?

Was mir persönlich sehr an meiner Arbeit gefällt, ist der große Freiraum, den mir meine Firma lässt. Ich darf im Home-office arbeiten, was mir sehr wichtig ist, da ich viel Ruhe brauche. Mir ist sozialer Kontakt nicht so wichtig und die ständigen Unterbrechungen im Büro laugen mich aus.

Für meine Arbeit ist es wichtig, sich gut konzentrieren zu können und tief in ein Thema einzutauchen. Das liegt mir sehr.

Meine Arbeit erfordert sehr viel Eigenverantwortung: Ich muss meine Aufgaben selbst definieren, selbst lösen und meinen Arbeitsalltag selbst gestalten. Im Home-office kann mir auch niemand so schnell helfen, wenn ich z.B. ein Computerproblem habe. Daher löse ich die meisten meiner Probleme selbst.

Die Arbeit ist auch intellektuell sehr anspruchsvoll, da es kaum Routinetätigkeiten gibt. Das macht die Arbeit einerseits sehr interessant, kostet andererseits aber auch viel Energie.

Hast du auch bezüglich der Arbeitszeit diesen Freiraum?

Ich habe freie Zeiteinteilung, arbeite aber – selbst gewählt – von 9 bis 17 Uhr.

Was macht dir am meisten Spaß an deinem Job?

Ich arbeite wirklich gerne mit Daten und ich freue mich, die Ergebnisse meiner Arbeit zu sehen, sei es ein Software Tool oder ein Forschungsergebnis. Ich habe auch Freude daran, mit meiner Arbeit anderen weiterhelfen zu können. Das Programmieren an sich macht mir auch Spaß, ich empfinde es als eine einerseits kreative, andererseits beruhigende Tätigkeit.

Inwiefern hast du Abwechslung in deinem Job, wenn du 99% der Zeit im Homeoffice bist?

Die Abwechslung kommt inhaltlich über die verschiedenen Aufgaben. Jede Aufgabe ist anders und ich muss mir entweder neues Wissen anlernen oder mein vorhandenes Wissen weiter ausbauen.

Eignet sich deine Position als Einstiegsposition?

Man braucht auf jeden Fall Kenntnisse darüber, wie man Daten auswertet. Wenn man Statistik oder Bioinformatik studiert hat, kann man in einer Junior-Postition in dem Bereich anfangen. Ansonsten sollte man bereits konkrete Berufserfahrung gesammelt haben. Ich hatte durch meinen PhD schon 3-4 Jahre Arbeitserfahrung in dem Bereich.

Was gibt es für Aufstiegschancen?

Es gibt definitiv Aufstiegschancen, zuerst in fachspezifische Führungspositionen und dann in höhere Management-Positionen. Ich persönlich möchte das aber nicht.  Ich habe mich ganz bewusst dazu entschieden, nicht aufzusteigen, weil ich dann genau die Arbeit, die ich jetzt mache, nicht mehr machen könnte. Managen und Führen ist eine andere Tätigkeit, und die würde mir nicht entsprechen.

Wie sieht es mit dem Verdienst aus? Bist du zufrieden mit deinem Gehalt?

Ja, ich bin zufrieden, da wir bei guter Leistung auch entsprechende Gehaltserhöhungen bekommen. Ich habe dadurch mein Gehalt schrittweise steigern können. Leider hat die hohe Inflation viel davon wieder zunichte gemacht. Als ich in meiner heutigen Position vor 5 Jahren angefangen habe, direkt nach meinem PhD, habe ich ein Postdoc-Gehalt bekommen.

Machst du viele Überstunden?

Nein, ich versuche bewusst, nicht übermäßig viele Überstunden zu machen. Ich arbeite durchschnittlich 30 Stunden pro Woche, von Montag bis Donnerstag.

Hört sich so an, als wäre deine Firma sehr arbeitnehmerfreundlich.

Ja, ich persönlich habe sehr gute Erfahrungen gemacht. Ich habe das Asperger-Syndrom, das ist eine milde Form von Autismus. Mein Arbeitgeber weiß Bescheid und berücksichtigt meine Einschränkungen. So sind zum Beispiel die sozialen Interaktionen in der Firma, aber auch ständiges Wechseln von Tätigkeiten oder ein unvorhersehbarer Tagesablauf für mich sehr erschöpfend. Mein Arbeitgeber erlaubt mir, so zu arbeiten, dass ich gut zurechtkomme. Es ist ein Risiko, dem Arbeitgeber zu sagen, dass man Asperger-Autist ist, für mich hat es sich aber gelohnt.

Welche weiteren Qualifikationen oder Fremdsprachen braucht man für deinen Job?

Gute Englischkenntnisse sind wichtig: In der Forschung, aber auch beim Programmieren, ist Englisch die dominierende Sprache. Englisch ist auch die Arbeitssprache in unserer Firma, da unsere Mitarbeiter aus vielen verschiedenen Ländern stammen.

Hast du Fortbildungen gemacht?

Ich habe mir während des PhD Mentoren gesucht und auch Kurse besucht, aber letztendlich habe ich mir den Großteil selbst beigebracht. Ich eigne mir Wissen am besten durch Lesen an, daher recherchiere ich ein Problem meistens so lange, bis ich es verstehe. Es gibt online großartige Tutorials und gerade in der Informatik und Statistik sind die meisten Informationen gratis und öffentlich zugänglich.

Welchen Abschluss braucht man, um bei euch arbeiten zu können?

Für meine Tätigkeit ist eine fundierte wissenschaftliche Ausbildung nötig. Ein Studium der Biologie mit Fachwissen im Bereich Computational Biology oder ein Studium der Bioinformatik oder Statistik sind von Vorteil.

Welche Kriterien muss man erfüllen, um deinen Job auszuführen?

Du musst wissenschaftlich arbeiten können, Wissen über Statistik haben und mit einer Programmiersprache umgehen können.

Und muss man ebenfalls biologisches Wissen haben oder ist es nur sehr vorteilhaft?

Biologisches Wissen ist von großem Vorteil, um die konkreten Fragestellungen zu verstehen und dementsprechend gute Lösungen zu finden. Die Arbeit befindet sich in der Schnittfläche aus Biologie, Informatik und Statistik. Je nachdem, aus welchem Bereich man kommt, muss man sich die anderen Bereiche soweit aneignen, dass man die Aufgaben lösen kann.

Was würdest du sagen, welche Softskills braucht man?

Disziplin, Konzentration, Kommunikation, würde ich sagen. Aber wichtiger sind aus meiner Sicht die Hard Skills.

Hast du Tipps für Personen, die den Job machen wollen? Was sollten sie auf ihrem Weg beachten?

Wenn man schon früh weiß, dass einen dieses Gebiet interessiert, dann sollte man gleich ein entsprechendes Studium wählen, wie zum Beispiel Bioinformatik oder Biostatistik, in Kombination mit Biologie.

Es kommt aber immer auch drauf an, wie sehr man in die Tiefe gehen will. Wenn man selbst neue statistische Methoden entwickeln will, braucht man tiefgehende Kenntnisse in Mathematik und Statistik. Um biologische Daten auszuwerten, muss man vor allem Methoden anwenden können, man muss nicht herausragend in Mathematik sein.

Viele haben Angst vor Programmiersprachen, Statistik und Informatik, weil es als schwierig gilt. Ich denke aber, gerade die Datenanalyse ist eine Handwerksfähigkeit, die man lernen kann. Ich glaube persönlich auch, dass sprachliche Fähigkeiten wichtiger sind als mathematische, um eine Programmiersprache zu lernen.

Was ist dein Rat an dein studierendes Ich?

Investiere Zeit in das Erlernen von Hard Skills. Auch wenn immer von Soft Skills gesprochen wird, in Wirklichkeit werden in der Arbeitswelt die Hard Skills gebraucht. Dann kannst du später im Beruf wählerischer sein.

Der zweite Rat wäre: Höre auf deinen Instinkt.  Versuche herauszufinden, wer du bist, wie du funktionierst, was dir liegt und was dir nicht liegt. Das geht am besten schrittweise durch Ausprobieren.

Danke für das Interview!

Wenn dich das Interview für die IT begeistert hat, lies doch direkt weiter. Wir haben Anke Koke interviewt, die aus der Bioinformatik ins IT Consulting für Data Science und Machine Learning gewechselt ist. Oder falls dich eher die Management-Seite interessiert, kannst du herausfinden, was Oswin als IT Projektmanager für wissenschaftliche Kongresse täglich beschäftigt.