In unserer Interviewreihe „PAIR Faces“ stellen wir Kolleg*innen Fragen zu ihrer Rolle bei PAIR Finance und lernen sie persönlich kennen. Dieses Mal haben wir mit Connor Kendel, Senior Data Scientist bei PAIR Finance, gesprochen.
Zu Beginn würden wir gerne etwas über dich und deinen Hintergrund erfahren. Woher kommst du?
Ich bin in einer kleinen Stadt an der Mündung des Huron-Sees in Ontario, Kanada, geboren und aufgewachsen. Hier verbrachte ich die meiste Zeit im Freien am Strand, beim Segeln oder auf der Eislaufbahn. Nach dem Highschool-Abschluss studierte ich Wirtschaftswissenschaften und erwarb einen Bachelor- und Master-Abschluss mit Spezialisierung auf Ökonometrie. Als ich daraufhin meine wahre Leidenschaft für gutes Bier, Brezeln und brotähnliche Produkte entdeckte, wurde mir klar, dass ich nach Deutschland ziehen musste, um meine berufliche Karriere zu starten. So bin ich seit 2019 in Berlin.
Wie bist du zu uns gekommen und wie war seither dein Werdegang bei uns?
Bevor ich zu PAIR Finance kam, hatte ich mehrere interessante Diskussionsrunden mit unserem CTO Dmitry. Wir sprachen über Projekte, die ich an der Universität abgeschlossen hatte, ich machte einige [Anfänger-]Programmierarbeiten und wir diskutierten, ob ich einen sinnvollen Beitrag zum Team leisten könnte. Der Rest ist Geschichte!
Meine Karriere seit meinem Eintritt in das Unternehmen war immer aufregend. Sie beinhaltete eine große Variabilität bei den Arbeitsthemen und Verantwortlichkeiten und die Anpassung an die Bedürfnisse des Unternehmens, während es vom Start-up zum Scale-up und darüber hinaus wuchs. Es war eine Achterbahnfahrt (auf eine gute Art und Weise), und ich habe viele Hüte getragen, so gut ich konnte, um die Prinzipien des Data Engineering, der Softwareentwicklung, der Bereitstellung und natürlich des maschinellen Lernens / der Datenwissenschaft zu erlernen und umzusetzen.
Was sind deine Aufgaben als Senior Data Scientist bei PAIR Finance?
In meiner Rolle als Senior Data Scientist bei PAIR Finance habe ich mich hauptsächlich auf [Deep] Reinforcement Learning konzentriert, wobei ich mich in letzter Zeit mehr auf Large Language Models konzentriert habe. Das übergeordnete Ziel besteht in der Regel darin, ein Modell oder eine Methodik zu implementieren, die die Geschwindigkeit der Lösungsfindung für die Verbraucher und den Umfang der Rückführung für unsere Geschäftskunden erhöht. Der Arbeitszyklus eines meiner Projekte würde in etwa folgenden Schritten folgen: Klassifizierung des Problembereichs, Identifizierung einer zu beeinflussenden Metrik, Auswahl einer geeigneten Methodik und Erforschung ihrer Anwendung, Training dieses Modells und Auswertung der Ergebnisse, Bereitstellung des Modells in der Produktion durch Coding in unserer API und Bereitstellung in der Cloud, Überwachung der Ergebnisse von A/B-Experimenten.
Was fasziniert dich an Machine Learning?
Ich finde die Tatsache, dass es möglich ist, hinter absolut chaotischen und komplexen Daten einen Sinn für Ordnung zu entdecken, sowohl unglaublich faszinierend als auch erfüllend. Man nimmt Berge von scheinbar unzusammenhängenden Informationen, die eine für den Menschen nicht erfassbare Größenordnung haben, und zieht eine Reihe von Regeln oder Trends heraus, die das zugrunde liegende Verhalten eines komplexen Systems beschreiben. Es ist wie eine Art Wahrsagerei oder Hellseherei, mit dem Unterschied, dass sie auf wissenschaftlicher Strenge beruht.
Was ist ein verbreiteter Irrtum über KI?
Ich glaube, viele Leute glauben, dass KI ein allumfassendes Superwerkzeug ist, das man einfach ein- oder ausschalten und von einem Tag auf den anderen einsetzen kann. Tatsache ist meiner Erfahrung nach, dass es in der Regel ein Team von Experten gibt, die unglaublich viel Arbeit leisten, um solche Systeme zu nutzen.
Was gefällt dir besonders bei PAIR Finance?
Was mir an PAIR Finance gefällt, ist die eigenständige, aber ergebnisorientierte Arbeitskultur. Das Wichtigste ist, auf ein gutes Endergebnis hinzuarbeiten, und nicht immer, wie es gemacht wird. Ich glaube, dass wir uns alle gerne amüsieren und Spaß daran haben, was wir tun, sodass es im Büro nie langweilig wird.
Und wie sieht dein Leben außerhalb des Büros aus?
Außerhalb des Büros bin ich gerne draußen und aktiv mit Freunden, mache eine Radtour oder segle. Im Winter besteht mein Leben im Wesentlichen aus [Eis]Hockey, was ich mehrmals pro Woche spiele. Außerdem engagiere ich mich ehrenamtlich bei einer lokalen Organisation für sportliche Jugendliche. Wenn ich drinnen sein muss, dann starre ich wahrscheinlich auf meine Zimmerpflanzen und frage mich, warum sie nicht gerade in dieser Sekunde ein neues Blatt wachsen lassen.
Wo trifft man dich in Berlin?
Auf der Eisbahn Lankwitz oder in dieser einen leckeren Taqueria in Prenzlauer Berg.
Beschreibe PAIR Finance in drei Worten.
Friendly Focused Folks
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