KI-Jobs: Was macht eine Junior Consultant Data & AI?

In der Veranstaltung „100 Minuten KI“ der Kontaktstellen Frau und Beruf zeigten Expertinnen und Experten allgemeine Anforderungsprofile und Einstiegswege in das Berufsfeld KI auf. Unsere Online-Redaktion stellt ab sofort Frauen vor, die in einem KI-bezogenen Job arbeiten. Was genau macht zum Beispiel eine Junior Consultant Data & AI? Dazu haben wir mit Hanna Ziegler (30) gesprochen. Sie arbeitet in diesem Job bei der Lidl Stiftung in Neckarsulm. Die Lidl Stiftung ist so etwas wie die internationale Steuerungszentrale für alle Lidl-Länder.

Frau und Beruf: Frau Ziegler, was genau machen Sie in Ihrer Position als Junior Consultant im Bereich Data & AI?

Hanna Ziegler: Im Grunde analysieren wir Problemstellungen, die aus den Fachbereichen an uns herangetragen werden. Wir bewerten dann, ob der Einsatz mathematischer Modelle hier einen tatsächlichen Mehrwert liefern kann. Die anfängliche Fragestellung übersetzen wir in eine technische Lösung. Letztendlich geht es darum, datenbasierte Ansätze für geschäftliche Probleme zu entwickeln, diese zu testen und, wenn sie erfolgreich sind, gegebenenfalls für den Einsatz in mehreren Ländern bereitzustellen.

Frau und Beruf: Wie sind Sie zu diesem Beruf gekommen? Was hat Sie an diesem Themenfeld besonders interessiert?

Hanna Ziegler: Ich habe nach dem Abitur eine Ausbildung zur Kauffrau für Marketingkommunikation gemacht. Dabei habe ich gemerkt, dass mich besonders die datengetriebene Seite des Marketings interessiert. Ich habe dann Online-Medien-Management an der Hochschule der Medien in Stuttgart studiert – eine Mischung aus Wirtschaftsinformatik, Marketing und BWL. Anschließend war ich Werkstudentin im E-Mail-Marketing bei Breuninger und habe dort gesehen, wie Kundensegmente mit SQL* gebildet werden. Das fand ich total spannend und habe daraufhin beschlossen, dass ich mir diese Skills on the Job aneignen möchte, was mich dann für mein Praxissemester zu Lidl gebracht hat. Nach meinem Bachelor habe ich den Master in Marketing Intelligence an der Hochschule Pforzheim abgeschlossen und bin dann wieder bei Lidl eingestiegen.

Frau und Beruf: Wie sieht ein typischer Arbeitstag bei Ihnen aus?

Hanna Ziegler: Morgens starten wir mit einem Stand-Up, bei dem sich das Projektteam kurz abstimmt. Wir arbeiten meistens in zweiwöchigen Sprints und nutzen ein Task-Board, von dem man sich Aufgaben (Tickets) nimmt. Ich arbeite dann weitgehend eigenständig an meinen Aufgaben, habe aber regelmäßig Austausch mit dem Projektteam und dem Fachbereich.

Frau und Beruf: Welche konkreten Aufgaben übernehmen Sie regelmäßig?

Hanna Ziegler: Ich arbeite an datenbasierten Prototypen und programmiere diese in Python**. Wir entwickeln konkrete Problemstellungen aus Ideen von und gemeinsam mit den Fachbereichen und übersetzen diese in technische Lösungen, analysieren Prozesse, evaluieren die Datenqualität, nutzen statistische Methoden und Machine Learning Modelle.

Frau und Beruf: Können Sie ein aktuelles oder besonders spannendes Projekt beschreiben?

Hanna Ziegler: Aktuell bin ich in einem Projekt, das sich als Ziel gesetzt hat, die Tourenplanung vom Lager in die Filiale zu optimieren.

Frau und Beruf: Mit welchen (KI-)Tools oder Technologien arbeiten Sie?

Hanna Ziegler: Wir programmieren meist in Python, arbeiten mit Git*** zur Versionskontrolle und nutzen bestehende Libraries für z. B. mathematische Optimierung oder maschinelles Lernen. Libraries sind eine Sammlung vorgefertigter, wiederverwendbarer Code-Module, Funktionen und Klassen, die Entwickler/innen in ihren eigenen Programmen nutzen können. Wir passen den Code dann individuell auf unsere Problemstellung an.

Frau und Beruf: Wie viel Teamarbeit und Kontakt zu Kundinnen und Kunden gehört zu Ihrem Job?

Hanna Ziegler: Sehr viel. Wir arbeiten eng mit internen Fachbereichen zusammen, beraten sie und brauchen ihre fachliche Expertise, um Daten und Prozesse besser verstehen zu können. Gleichzeitig sind wir auch viel innerhalb unseres Data & AI Team im Austausch. Neben dem Programmieren sind Kommunikation und Prozessverständnis zentrale Bestandteile unserer Arbeit.

Frau und Beruf: Welche fachlichen Kenntnisse benötigen Sie in Ihrem Arbeitsalltag?

Hanna Ziegler: Programmierkenntnisse (z. B. Python), Statistik, Datenbankkenntnisse, analytisches Denken. Das Interesse an Daten verbindet unser Team, obwohl wir aus verschiedenen Studienrichtungen kommen.

Frau und Beruf: Welche Soft Skills sind besonders wichtig?

Hanna Ziegler: Kommunikation, Empathie, analytisches Denken, Selbstorganisation und die Fähigkeit, komplexe Themen einfach zu erklären.

Frau und Beruf: Wie haben Sie sich diese Fähigkeiten angeeignet?

Hanna Ziegler: Vieles kam durch das Studium, durch Praktika und durch Learning on the Job. Lidl bietet auch interne Schulungen, z. B. Softskill-Schulungen in Rhetorik oder Data Literacy.

Frau und Beruf: Welche Herausforderungen begegnen Ihnen in Ihrer Arbeit?

Hanna Ziegler: Ein zentrales Thema ist die Datenqualität. Das ist eine ständige Herausforderung – und das nicht nur bei uns, sondern eigentlich in allen Unternehmen, in denen ich bisher tätig war.

Frau und Beruf: Muss man ein Informatik- oder MINT-Studium haben, um als Consultant AI & Data zu arbeiten?

Hanna Ziegler: Nein, nicht zwingend. Statistik ist wichtig. In unserem Team arbeiten aber auch Leute mit Hintergrund in Psychologie oder Soziologie. Wichtig ist die analytische Denkweise und auch die Motivation sowie die Softskills, von denen ich vorher sprach. Grundkenntnisse im Programmieren erleichtern den Einstieg - man kann sie aber auch on the Job ein Stück weit lernen. Häufig kann man sich in Masterstudiengängen auch gezielt Module aussuchen, die spezifische Skills vermitteln, selbst wenn man nicht direkt Data Science studiert.

Frau und Beruf: Was empfehlen Sie Frauen, die aus einem anderen Fachbereich kommen, aber Interesse an einem Einstieg in den KI- oder Data-Bereich haben?

Hanna Ziegler: Praktika oder interne Job-Rotationen sind tolle Möglichkeiten, um in ein anderes Berufsfeld hineinzuschnuppern. Es hilft, die Hemmschwelle zu senken und herauszufinden, ob einem das Arbeiten mit Daten liegt und Spaß macht.

Frau und Beruf: Was begeistert Sie an Ihrer Arbeit besonders?

Hanna Ziegler: Die Abwechslung, das analytische Denken und das Lösen von Problemen. Ich wollte als Kind Detektivin werden – heute kann ich das ein Stück weit mit dem Sammeln und Analysieren von Daten ausleben.

Frau und Beruf: Welche Entwicklungen im Bereich KI finden Sie spannend?

Hanna Ziegler: Im Marketing ist Hyperpersonalisierung spannend. Auch Agentic AI – also autonome Systeme, die selbstständig Aufgaben ausführen – werden sicher relevanter.

Frau und Beruf: Welche beruflichen Ziele haben Sie?

Hanna Ziegler: Ich sehe mich langfristig weiterhin im Data & AI-Bereich, möchte meine Coding-Kompetenzen weiter ausbauen, aber auch in Richtung Führungsverantwortung gehen.

Frau und Beruf: Was würden Sie anderen Frauen raten, die sich für den Bereich interessieren?

Hanna Ziegler: Einfach ausprobieren! Praktika helfen, die eigene Scheu abzulegen. Frauen haben viele Stärken, die im Bereich Data & AI gefragt sind, gerade in der Kommunikation und im Stakeholdermanagement. Und es gibt nicht "den einen Weg" – Quereinstieg ist möglich.

Frau und Beruf: Wenn Sie Ihren Job in drei Worten beschreiben müssten – welche wären das?

Hanna Ziegler: Abwechslungsreich, Brückenbauerin, Zukunftsgestalterin.

Herzlichen Dank für die tollen Einblicke in Ihren Job und alles Gute!

*SQL: SQL oder auch Structured Query Language ist eine Datenbanksprache zur Definition von Datenstrukturen in relationalen Datenbanken. Sie wird eingesetzt, um Daten zu speichern, zu aktualisieren, zu löschen, abzurufen und zu verwalten. SQL ist eine deklarative Sprache, die beschreibt, was erreicht werden soll, nicht wie.

** Python: Python ist eine Programmiersprache, die häufig in Webanwendungen, Softwareentwicklung, in der Datenwissenschaft und im Machine Learning (ML) verwendet wird. Entwickler benutzen Python, weil es effizient und leicht zu erlernen ist und auf vielen verschiedenen Plattformen laufen kann.

***Git: Git ist ein verteiltes Versionskontrollsystem, das verwendet wird, um Änderungen an Dateien zu verfolgen, insbesondere bei Softwareprojekten, und um die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern zu erleichtern.