Das Wichtigste in Kürze
- Victoria kam 2022 aus Kyiv nach Deutschland und stieg nach Jahren in E-Commerce, SEO und Revenue Management über eine Data Science & AI Weiterbildung in die Datenwelt um.
- Zur Weiterbildung gehörte ein zweimonatiges Praktikum bei DocMorris, wo sie einen LLM-basierten Pharmacy-AI-Agenten baute und mit Forecasting und Datenpipelines arbeitete.
- Heute arbeitet sie als Junior AI & E-Commerce Manager und verbindet ihren kaufmännischen Hintergrund mit neuen Daten- und KI-Skills.
Inhaltsverzeichnis
Wer ist Victoria?
Victoria ist Data-Science-&-AI-Absolventin aus Kyiv in der Ukraine, die sich in Deutschland eine neue Karriere aufgebaut hat. Ihr Berufsleben drehte sich immer um Daten: erst im Revenue Management einer Fluggesellschaft, dann in E-Commerce und SEO.
Heute arbeitet sie als Junior AI & E-Commerce Manager bei der Hanse Home Collection GmbH. „Ich komme ursprünglich aus Kyiv in der Ukraine. Mein beruflicher Hintergrund war schon immer eng mit Daten verbunden“, sagt sie.
Dazwischen liegen eine Data Science & AI Weiterbildung in Vollzeit und ein Praktikum bei DocMorris, einem der Partnerunternehmen der WBS CODING SCHOOL.
Nach der Flucht aus der Ukraine: Ein Neustart in Deutschland
Victoria kam 2022 nach Deutschland, als der Krieg sie zum Verlassen ihres Landes zwang. Ein Neuanfang bedeutete mehr als einen neuen Job: ein neues Land, eine neue Sprache und eine neue berufliche Identität.
„Ich bin wegen des Krieges in der Ukraine nach Deutschland gekommen. Wie viele Ukrainer:innen musste ich ein Leben und eine Karriere zurücklassen, die ich über viele Jahre aufgebaut hatte, und in einer völlig neuen Umgebung von vorne beginnen.“
Ihre ersten Monate drehten sich um Stabilität und darum zu verstehen, wie die Dinge in Deutschland funktionieren. Sie hatte einen starken beruflichen Hintergrund, wusste aber, dass sie nicht einfach dort weitermachen konnte, wo sie in der Ukraine aufgehört hatte.
Warum eine strukturierte Data Science Weiterbildung statt Selbststudium
Daten waren für Victoria schon lange Teil der Arbeit: Performance analysieren, Muster erkennen, Entscheidungen auf Basis von Zahlen treffen. Was sich änderte, war ihr Anspruch. Sie wollte nicht nur mit Daten arbeiten, sondern selbst etwas bauen.
„Ich wollte Daten nicht nur als Teil meiner Arbeit nutzen. Ich wollte die Technologie dahinter verstehen und Dinge selbst bauen können.“
Sie entschied sich bewusst für eine strukturierte Weiterbildung statt für zusammengesuchtes Wissen. Sie wollte ein systematisches Fundament, begleitete Grundlagen, echte Projekte und eine Brücke in den deutschen Arbeitsmarkt. Das längere Format gab ihr Zeit, über das reine Zuschauen hinauszukommen und ein Portfolio aufzubauen.
Das ist ein typischer Ausgangspunkt für alle, die über einen Quereinstieg in Data Science nachdenken: Die Frage ist selten, ob das Feld spannend ist, sondern wie man schnell Glaubwürdigkeit aufbaut.
Die Data Science & AI Weiterbildung im Detail: Von den ersten Wochen bis zum Abschlussprojekt
Die Data Science & AI Weiterbildung läuft in Vollzeit über mehrere Monate, und der Weg verändert sich unterwegs. Am Anfang gibt es viel aufzunehmen: neue Begriffe, neue Konzepte und die zentralen Tools des Felds.
„Nach und nach fügten sich die Dinge zusammen. Statt einzelne Technologien getrennt zu lernen, verstand ich, wie sie in einem echten Data-Science-Workflow zusammenpassen“, sagt Victoria. Dieser Workflow reicht vom Verstehen eines Problems über die Arbeit mit Daten und den Modellbau bis zur Bewertung und Kommunikation der Ergebnisse.
In den späteren Wochen ging es um Machine Learning und Deep Learning, und genau die Mischung aus Programmierung, Statistik und KI-Anwendungen fand Victoria am spannendsten.
Der Wendepunkt kam mit dem Abschlussprojekt ihrer Gruppe, SolarSight, einer Anwendung, die mit Satellitenbildern, Daten und maschinellem Lernen geeignete Dächer für Solaranlagen erkennt. „In dem Moment dachte ich: Ich kann das wirklich“, erinnert sie sich.
„Ich habe gelernt, dass man nicht alles selbst wissen muss, um etwas Sinnvolles zu bauen. Man bringt seine Stärken ein, kommuniziert und löst Probleme gemeinsam.“
Auch ihr nicht-klassischer Hintergrund erwies sich als Vorteil. „Man muss nicht dem klassischen Profil einer Data Scientist entsprechen, um in das Feld einzusteigen. Deine bisherige Erfahrung kann sogar zum Vorteil werden, wenn du sie mit deinen neuen technischen Fähigkeiten verbindest.“
Das Praktikum bei DocMorris: Vom Kurs in die echte Datenarbeit
Die Weiterbildung führt in ein Praktikum, und Victoria absolvierte ihres bei DocMorris als Data Scientist Intern. Es war die Brücke zwischen Lernen und Job, und es sah ganz anders aus als der Unterricht.
„In einem Kurs weißt du meist, was die Aufgabe ist und welche Technologien du einsetzen sollst. In einem echten Unternehmen sind die Probleme viel weniger klar definiert“, sagt sie. Zuerst kommen Geschäftskontext, bestehende Systeme, Daten und Prozesse, dann die Entscheidung über die richtige Lösung.
Ihre Arbeit umfasste mehrere Bereiche. Ein Hauptprojekt war ein LLM-basierter Pharmacy-Assistance-AI-Agent auf Basis von LangGraph, der pharmazeutische Workflows unterstützen sollte. Außerdem arbeitete sie mit Langfuse für Monitoring und Compliance, nutzte Snowflake und SQL für Datenaufgaben und sammelte Erfahrung mit Forecasting in Prophet und Orchestrierung in Airflow.
„Besonders wertvoll war zu sehen, wie diese Technologien in einer echten, produktionsnahen Umgebung zusammenwirken, statt als isolierte Übungen“, sagt sie. Wie ein:e andere:r Absolvent:in einen ähnlichen Weg gegangen ist, zeigt der Beitrag zum Data Science Praktikum in Deutschland.
Ihr wichtigster Erkenntnisgewinn: Technisches Wissen ist ein Teil des Jobs. „Du musst auch das Geschäftsproblem verstehen, mit anderen Menschen kommunizieren und mit realen Rahmenbedingungen arbeiten.“
Der Einstieg in einen Job mit KI und E-Commerce
Victoria arbeitet heute als Junior AI & E-Commerce Manager, eine Rolle, die Vergangenheit und Gegenwart verbindet. Sie wollte ihre frühere Karriere nicht auslöschen, sondern darauf aufbauen.
„Es fühlt sich an, als wären die verschiedenen Teile meiner Karriere endlich zusammengekommen“, sagt sie. Sie verbindet ihr Wissen aus E-Commerce und SEO mit Programmierung, Datenanalyse und KI.
Kurs, Projekte und Praktikum gaben ihr etwas Konkretes zum Vorzeigen. „Statt zu sagen ‚Ich möchte in KI arbeiten‘, konnte ich zeigen, was ich tatsächlich gebaut und woran ich in einem professionellen Umfeld schon gearbeitet hatte.“
Victorias Rat für Quereinsteiger:innen und Internationals
Victorias erster Rat: Unterschätze nicht, was du schon mitbringst. „Man sollte nicht unterschätzen, was man bereits mitbringt“, sagt sie. Eine frühere Karriere verschwindet beim Wechsel nicht, sie kann zum Unterscheidungsmerkmal werden.
Ihr zweiter Punkt betrifft das Lernen durch Tun. Sie empfiehlt einen Weg, der genug Zeit lässt, um echte Projekte zu bauen, denn beim eigenständigen Lösen von Problemen entsteht das eigentliche Lernen.
„Warte nicht, bis du dich völlig bereit fühlst. Das wirst du wahrscheinlich nie. Irgendwann musst du anfangen, das anzuwenden, was du kannst, und den Rest unterwegs lernen.“
FAQ zur Data Science Weiterbildung
Kann man ohne technischen Hintergrund in Data Science einsteigen?
Ja, man kann ohne technischen Hintergrund in Data Science einsteigen. Victoria kam aus E-Commerce, SEO und Revenue Management und baute ihre technischen Fähigkeiten während der Data Science Weiterbildung von Grund auf auf. Ein kaufmännischer oder analytischer Hintergrund hilft oft, weil er es leichter macht, Datenarbeit mit echten Entscheidungen zu verbinden.
Braucht man Deutsch für den Quereinstieg in Tech in Deutschland?
Für den Start in eine Tech-Karriere in Deutschland braucht man kein fließendes Deutsch. Die Kurse der WBS CODING SCHOOL sind auf Englisch verfügbar, und große Teile der Tech-Branche arbeiten im Alltag auf Englisch. Deutsch zu lernen hilft trotzdem im Alltag und erweitert mit der Zeit die Möglichkeiten.
Hilfreiche Blogs
- Data Science Praktikum in Deutschland
- Quereinstieg in Data Science
- Data Science Weiterbildung: Erfahrungsbericht
Fazit
Victorias Geschichte zeigt, wie ein Quereinstieg in Data Science aussehen kann, wenn man auf dem aufbaut, was man schon kann. Sie wechselte das Land, lernte ein neues Feld und machte aus einem Praktikum eine Rolle, die E-Commerce mit KI verbindet. Ihr Weg begann mit einer strukturierten Weiterbildung und der Zeit zum Üben. Die Data Science & AI Weiterbildung der WBS CODING SCHOOL enthält ein Praktikum und ist über den Bildungsgutschein förderfähig, ein konkreter nächster Schritt für deinen Wechsel.
