Klarere Rollen, bessere Organisation

Reiner Kraft, VP Search & Personalization, gibt einen Einblick, wie bei Zalando die Aufgabenbereiche in Forschung und Entwicklung organisiert sind.

Es war eine große Aufgabe, der wir uns in den vergangenen drei Jahren angenommen haben: die Reorganisation der Forschung und Entwicklung bei Zalando. Nach der Einführung von agilen Entwicklungsmethoden wie “Radical Agility” (in 2015) gründeten wir im Juni 2017 mit Zalando Research einen Ort, an dem wir langfristig und strategisch orientierte Forschung betreiben und durch den wir aktiv zur allgemeinen Forschung in den Bereichen Machine Learning (ML), Künstliche Intelligenz (KI), Natural Language Processing (NLP) und Deep Learning beitragen können. Außerdem haben wir begonnen, unsere Teams besser zu organisieren – um so das bestmögliche Verhältnis zwischen theoretischer Forschung und der praxisorientierten Produktarbeit zu gewährleisten.

Reiner Kraft
Reiner Kraft, Zalando VP Search & Personalization.

Dafür war es notwendig, drei verschiedene Job-Rollen und Profile zu erstellen. Sie werden unterteilt in: 
 

  • klassischer akademischer Forscher
  • Daten-Wissenschaftler 
  • Forschungsingenieure


Alle drei haben eines gemeinsam: Sie beschäftigen sich mit der Forschung– was sie unterscheidet, ist ihr Fokus und ihr Interesse. 
 

Der klassisch akademische Forscher ist ein sehr erfahrener Forscher. Er hat einen Doktortitel in der Informatik oder einer verwandten Disziplin, sowie mindestens drei bis fünf Jahre einschlägige Forschungserfahrung (sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie) im Bereich Machine Learning und versteht sich auf das Publizieren seiner Forschungsinhalte. Forscher sind keine Ingenieure, aber forschen auf sehr hohem Niveau, sie gestalten unsere Produkte mit, sie veröffentlichen und reden auf Top-Konferenzen, sie melden Patente an und tragen ganz generell dazu bei, Zalando Research als eines der führenden Forschungslabore der Welt zu etablieren. Ein klasssicher akademischer  Wissenschaftler konzentriert sich in der Regel auf das kontinuierliche Experimentieren sowie kreatives Erschaffen und ist weniger in administrative, technische oder betriebswirtschaftliche Arbeiten involviert.

Research Lab

Der Arbeitsbereich des Datenwissenschaftlers umfasst typischerweise Themen wie Statistik, angewandte Mathematik, operative Forschung oder Data Mining bzw. Modellierung. Datenwissenschaftler arbeiten im Rahmen eines Lieferteams und können grundlegende Software-Ingenieuraufgaben übernehmen, um ihre Algorithmen zu testen. Wenn ein Datenwissenschaftler die Anforderungen eines theoretischen Wissenschaftlers erfüllt – wie einen Doktortitel und die Fähigkeit zu publizieren – könnte ein Datenwissenschaftler auch nach Zalando Research wechseln. Ähnlich wie die theoretischen Wissenschaftler werden Datenwissenschaftler ermutigt, Arbeiten zu veröffentlichen, Patente anzumelden und sich aktiv an der allgemeinen Forschung zu beteiligen, sofern dies im Einklang mit den Lieferzielen ihres Teams steht. 
 

Der Forschungsingenieur wiederum verbindet seine Forschungskompetenz mit umfassender Erfahrung als Softwareingenieur. Ähnlich wie der "Full-Stack"-Ingenieur, der Expertise im Frontend- und Backend-Systemen kombiniert, ist ein Forschungsingenieur in der Lage, relativ selbständig an der theoretischen Erforschung komplexer Ideen sowie deren Umsetzung in der Produktion zu arbeiten. 

In der Regel arbeiten Forschungsingenieure in verschiedenen "Modi". Sie beginnen mit einer Idee, erforschen und evaluieren diese (Forschungsmodus) für einige Wochen und gehen dann, nachdem sie den Nutzen der Idee bewiesen haben, in den Engineering-Modus über, um ihre Idee in ein Produktionssystem umzusetzen. Häufig bleiben Forschungsingenieure bei der Weiterentwicklung eines von ihnen entwickelten Systems stecken, was sie daran hindert, weitere Forschungen voranzutreiben. Eine ausgewogene Balance zwischen Forschung und Software Entwicklung sollte daher unbedingt angestrebt werden. Ähnlich wie theoretische Wissenschaftler und Datenwissenschaftler werden Forschungsingenieure ermutigt, Arbeiten zu veröffentlichen, Patente anzumelden und sich aktiv an der allgemeinen Forschung zu beteiligen.

Zalando SE Innovation Research
Zalando Research wurde 2016 ins Leben gerufen und bringt interne Experten und Wissenschaftler zusammen.

Wichtig ist es, selbst zu wissen, welche Rolle man selbst in diesem Dreiklang einnimmt. Immerhin geht es dabei auch um Fragen der Karriereentwicklung.
 

Im Kontext von Radical Agility wäre es ein erster wichtiger Schritt, ein Gespräch mit einem Practice Lead  zu diesem Thema. Ein Practise Lead agiert als Coach für ein bestimmtes Thema, wie zum Beispiel Data Sciece, Front-End Entwicklung, oder Mobile Entwicklung (z.B. iOs, Android). Der Projektleiter ist mit dem Zusammenspiel verschiedener Rollen vertraut und kann helfen, besser einzuschätzen, welche Rolle man selbst im Rahmen des großen Ganzen erfüllt. Auch der Delivery Lead  kann gute Einblicke geben, was die Erwartungen an das Erreichen der Lieferziele des Teams angeht.
 

Außerdem gibt es eine Vielzahl von Möglichkeiten, wie man sich selbst weiterentwickeln kann. Als klassischer akademischer Forscher möchte man vielleicht auch einmal mehr im praktischen Bereich arbeiten und entwickelt sich in Richtung eines Datenwissenschaftlers oder Forschungsingenieurs. Im letzteren Fall ist es wichtig, die Software-Engineering-Fähigkeiten zu verbessern. 
 

Seit der Einführung von klaren Rollen im Bereich Forschung und Entwicklung seit fast 3 Jahren, haben wir bei Zalando damit einige gute Erfahrungen gemacht. Die Vorteile die wir im täglichen Ablauf gesehen haben sind unter anderem:

  • es gibt eine zentrale und klare Definition der Job Funktionen, deren Anforderungen, und damit Kriterien für das Karriere Wachstum innerhalb der Rolle. Das wirkte sich auch positiv auf die Zufriedenheit der Mitarbeiter (gemessen durch interne Umfragen) und der Unternehmenskultur aus.  
  • durch die klare Abgrenzung der Rollen können Engineering oder Delivery Leads die Teams sehr flexibel organisieren und einen guten “Mix” von Forschung und Engineering ausbalancieren. 
  • auch intern und extern in der Kommunikation sind die Rollen des Forschungsingenieurs, Datenwissenschaftlers, und klassischer akadamischer Forscher sehr intuitiv und verständlich. 


Bei Fragen an Reiner Kraft senden Sie ihm gern auf LinkedIn eine Nachricht.


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