Berufsporträts

Das ZF Global Trainee Programm bietet die einzigartige Möglichkeit, ZF als weltweiten Technologieführer in der Automobilindustrie aus unter- schiedlichen Blickwinkeln kennenzulernen. Als Trainee bearbeite ich über 15 Monate hinweg vier Projekte an verschiedenen Standorten in den Bereichen künstliche Intelligenz, Elektromobilität, Sicherheit, Digitalisierung, Vernetzung sowie autonomes Fahren.

Jede Mathematikaufgabe ist individuell und hat ihre Tücken. Sie zu lösen erfordert die Fähigkeit, strukturiert und ausdauernd am Problem arbeiten zu können. Mein mathematischlogisches Denken setze ich nun täglich in verschiedenen Bereichen im Beruf ein. Was mir am besten am Trainee Programm gefällt ist, dass ich jeden Tag aus meiner Komfortzone gepusht werde und so meinen Horizont unglaublich erweitere.
 

Ich validiere und kontrolliere Preisfindungsalgorithmen mit Schwerpunkt auf komplexen strukturierten Aktien- und Devisenprodukten. Weiter bin ich für die Bewertung von Modellrisiken und Modelleinschränkungen sowie für die Analyse von Modellannahmen verantwortlich.

Mathematik ist die Basis jeder Wissenschaft. Dass abstrakte und theoretische Resultate eine solch enorme Auswirkung auf die Biologie, die Chemie und sogar auf die Finanzwelt haben können, ist erstaunlich. Sollte die Motivation während des Studiums nachlassen, hilft es, nach den Anwendungsgebieten zu fragen. Das hat mich oftmals überrascht – und wieder motiviert!

Als Data Scientist löse ich anspruchsvolle Machine Learning Probleme für unsere Kunden, um ihnen bei der Verbesserung von Abläufen, dem Erreichen von Zielen oder dem Formen und Umsetzen von neuen Geschäftsideen zu helfen. Bei Zühlke habe ich das Glück, für verschiedene Branchen arbeiten zu können sowie analytische, statistische, Programmier- und Kommunikationskenntnisse einzusetzen – es ist also ein sehr vielseitiger und spannender Job!

Meine Interessen sind vielfältig und daher hatte ich Angst, ein Mathematikstudium würde mich zu sehr einschränken. Zum Glück war das Gegenteil der Fall, denn die Theorie aus dem Studium kann ich im beruflichen Alltag bei den unterschiedlichsten Problemen anwenden. Der Moment, wenn sich die Puzzleteile zu einer Lösung zusammenfügen, ist nach wie vor unbezahlbar.

Als Datenwissenschaftlerin bei Google erforsche und entwickle ich Methoden, um die Qualität unserer Produkte zu messen und zu analysieren und zu verstehen, wer unsere Nutzer sind. Ich arbeite eng mit Softwareingenieuren und Projektmanagerinnen zusammen und helfe ihnen, Entscheidungen auf der Grundlage von Experimenten und statistischen Daten zu treffen.

Mein Vater, ein Physiker, hat seine Leidenschaft für Mathematik und Wissenschaft früh an uns Kinder weitergegeben. Ich durfte an Wettbewerben teilnehmen und wurde so ein Teil der Mathematik-Community. Ein derart inspirierendes Netzwerk ist unabdingbar – als Hilfe bei Problemen sowie für neue Perspektiven und zur Motivation.

Als Datenanalystin bei Picnic versuche ich intelligente und pragmatische Lösungen für die komplexen Probleme des Unternehmens zu finden. Von Business Analytics und Automatisierungslösungen bis hin zur Prognose der Werbenachfrage – kein Tag bei Picnic ist langweilig.

Ich war keine Studentin, die ein genaues Ziel vor Augen hatte. Ich habe mich von der Begeisterung der vielen intelligenten und offenen Menschen um mich herum anstecken lassen. Sie waren es auch, die mich auf meinen jetzigen Arbeitgeber aufmerksam gemacht haben, als ich mir nicht sicher war, wie es beruflich weitergehen sollte. Für dieses inspirierende Umfeld bin ich sehr dankbar.

Meine aktuelle Arbeit umfasst drei Schwerpunkte: Lehre (mit Betreuung von Bachelor- und Masterstudierenden), Forschung und akademische Serviceleistungen, einschliesslich der Organisation von Forschungsseminaren, didaktische Aktivitäten und Öffentlichkeitsarbeit. Was die Forschung betrifft, beschäftige ich mich primär mit Fragestellungen, welche aus der Biologie oder der Medizin motiviert sind, wobei ich die Zusammenarbeit mit Kollegen und Kollegnnen aus den entsprechenden Gebieten aktiv suche.

Die Entscheidung zwischen Medizin und Mathematik war nicht einfach. Heute bin ich froh, dass ich mich für die Mathematik entschieden habe. Sie ist die Sprache der Naturwissenschaften und daher auch in der Medizin zu finden. Heute kann ich meine beiden Interessen gut verbinden, indem ich an der ETH forsche und die Grundvorlesung in Mathematik des Studiengangs Humanmedizin betreue.

Als Master-Trainee bei der Mobiliar konnte ich mit meinen analytischen Fähigkeiten sowohl das Aktuariat als auch das Data Science Team unterstützen. Ich habe das Inflationsrisiko für Motorhaftpflichtrückstellungen quantifiziert und an einem internationalen Projekt zur Aus- wirkung von Machine Learning auf die Schadenreservierung mitgearbeitet. Weiter habe ich ein Bilderkennungsmodell zur Automatisierung der Autoschadenabwicklung trainiert. Nun bin ich zurück an der ETH für mein Doktorstudium.

Die ersten zwei Studienjahre waren hart. Ich hatte immer Angst, dass ich viel weniger verstand als alle anderen. Das ist völlig normal und wird mit der Zeit besser. Im Nachhinein wurde mir klar, dass es am Anfang des Studiums vor allem darum geht, das Denken zu schulen, damit man sich abstrakte Konzepte vorstellen kann und lernt, wie logisch an Probleme herangegangen werden muss. Das ist eine Fähigkeit, die man später überall anwenden kann.

Ich befasse mich mit Fragen zum Risiko-Management von Banken und Versicherungen, die ich mit Hilfe von Mathematik, insbesondere Wahrscheinlichkeit und Statistik, löse. Das Schöne an meinem Job ist, dass ich mit Forschenden aus aller Welt an mathematisch anspruchsvollen und praxisrelevanten Problemen zusammenarbeite.

Obwohl meine Eltern keine Akademiker sind, war mir schon früh bewusst, dass ich Mathematik studieren will. Dies schien der einzige Weg zu sein, um meinen Wissensdurst zu stillen. Dass ich mit einem Doktortitel abschliessen würde, hätte ich jedoch nicht gedacht. Erst während des Masters wurde mir klar, wie sehr mir die akademische Welt gefällt.
 

Als Professorin betreibe ich Forschung im Bereich der reinen Mathematik und gebe dieses Wissen an die Studierenden weiter. In meiner Forschung verwende ich abstrakte, mathematische Werkzeuge aus der Topologie (die Untersuchung von Formen) mit denen ich versuche die Quantenfeldtheorien, einem Gebiet der mathematischen Physik, zu verstehen.

Je mehr ich lernte, umso deutlicher wurde mir bewusst, wie wenig ich verstand. Nach meinem Doktorat fühlte ich mich noch nicht am Ziel angekommen, was mich motiviert hat, weiter in der Forschung tätig zu sein. Es ist erstaunlich und wunderschön zu sehen, wie viele Zusammenhänge zwischen sehr unterschiedlich scheinenden Gebieten sichtbar werden, je mehr man sich damit auseinandersetzt.
 

Bei meinen Projekten dreht sich alle um Personenfluss: Wir messen wie sich Menschen im öffentlichen Raum bewegen, analysieren dies und überlegen uns, wie die Personenströme optimiert werden können. An einem typischen Arbeitstag programmiere ich (ich erarbeite Analysen von Sensordaten), koordiniere Projekte mit Kunden, schreibe Berichte und arbeite an organisatorischen Aufgaben für das Unternehmen.

Mein Lehrer war der Ansicht, Mathematik sei nichts für Frauen. Mein Bauchgefühl sagte etwas anderes und so eröffnete sich mir mit dem Studium an der ETH eine Welt voller Inspiration und unzähliger Möglichkeiten. Das Schönste an Mathematik ist die sofortige Rückmeldung, ob eine Idee funktioniert oder nicht – meistens versteht man nicht alles auf Anhieb, aber es lohnt sich dranzubleiben.