Radomir Popovic

Data Scientist

Warum haben Sie sich für FMC Data Solutions entschieden?
Bereits während meines Masterstudiums habe ich in Teilzeit als Research- und Data Scientist im Bereich Neurowissenschaft gearbeitet. Dort wurde mir klar, dass die Arbeit im Gesundheitswesen das ist, was ich als Data Scientist am erfüllendsten finde. Darüber hinaus wollte ich mein Wissen erweitern und in die Industrie wechseln, wo ich in einem Umfeld arbeiten kann, das sowohl unternehmerisch als auch forschungsorientiert ist und direkte Auswirkungen auf das Leben der Patienten hat. Folglich habe ich mich bei FMC Data Solutions beworben.

Was gefällt Ihnen an ihrer Arbeit besonders gut?
Der Job kombiniert Freiheit und Verantwortung, und zwar unabhängig vom Dienstalter. Es ist kein typischer Nine-to-five-Job, da eine ständige Kommunikation mit verschiedenen Stakeholdern, unabhängige Entscheidungsfindung und kreative Problemlösungen gefragt sind. Während ich tägliche Herausforderungen meistere und meine technischen Fähigkeiten verbessern kann, finde ich mich letztendlich in einer Umgebung wieder, die ich für ein langfristiges, persönliches Wachstum am besten geeignet finde. 

Wo sehen Sie die größten Revolutionen im Bereich der künstlichen Intelligenz und Medizintechnik?
Einige neuere Entwicklungen im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), die den Mechanismus der Aufmerksamkeit nutzen, scheinen auch in vielen anderen Bereichen des maschinellen Lernens sehr leistungsfähig zu sein. Da diese Modelle und Algorithmen immer ausgefeilter und genauer werden, finde ich die Herausforderung interessant, wie man die Lücke zwischen ihnen und dem tatsächlichen medizinischen Personal optimal überbrücken kann – genauer gesagt, wie man automatisierte Vorhersagemodelle erklärbarer und für das medizinische Personal direkt hilfreich machen kann, z. B. über fortschrittliche intelligente Dashboards. Darüber hinaus ist Genomic Data Science etwas, das in den kommenden Jahren nicht vernachlässigt werden sollte.

Was braucht ein Data Science Team, um produktiv und erfolgreich zu arbeiten?
Eine gemeinsame Zieldefinition, eine Leidenschaft für das Lösen von Problemen, Transparenz, eine klare Kommunikation und gegenseitigen Respekt.

Was würden Sie Bewerber*innen mit auf den Weg geben?
Wenn Sie eine sinnvolle Karriere als Data Scientist verfolgen möchten und sich vorstellen können, zu der Verbesserung des Lebens von Patient*innen beizutragen, sollten Sie sich auf jeden Fall bewerben!