Position: SDSC-BW-Projektleiter von Seiten des KIT-Rechenzentrums

Zum ersten Mal sind mir Verfahren zum maschinellen Lernen während meines Studiums der Physik begegnet. Mit Vorlesungen zu damals innovativen Verfahren begeisterte mich Prof. M. Feindt für die Datenanalyse in der Teilchenphysik, die sich sehr gut für erste Erfahrungen eignet, da die Daten der großen Experimente zum einen reichlich und hinreichend komplex sind, aber auch systematische Verzerrungen durch die Analysemethoden getestet und verstanden werden können.

Nach fast 14 Jahren in der Teilchenphysik mit verschiedenen Aufgaben, bin ich Ende 2018 in das SDSC-BW-Projekt und das verbundene Smart Data Innovation Lab des Rechenzentrums des KIT gewechselt. Obwohl ich einen Teil meiner Zeit mit Verwaltung und Betreuung der Rechnerinfrastruktur verbringen muss, beteilige ich mich auch an der Analyse von Unternehmensdaten im Rahmen des SDSC-BW. Der größte Unterschied zur Teilchenphysik ist sicher die Zeitskala und die Detailtiefe, da in der Forschung häufig sehr viel Zeit aufgewendet wird, um noch sehr kleine Verbesserungen zu erzielen.