HeyJaredData Science Deep Dive
Du bist Data Scientist oder interessierst dich für Daten, Maschine Learning und AI? Dann ist dieser Podcast für dich. Wir teilen unsere Learnings aus über 180 Projekten, du bekommst Infos und Anregungen zu spannenden Themen rund um Daten.
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- Sep 1, 2026
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- Jul 16, 2026
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Wir suchen eine*n MLOps Engineer – die Stellenausschreibung zum Hören (opens the original)
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Keine reguläre Folge, sondern eine Stellenausschreibung zum Hören: Wir suchen eine*n MLOps Engineer (all genders) für unser Team in Teil- oder Vollzeit, mit oder ohne Berufserfahrung. Michelle arbeitet selbst in diesem Bereich und erzählt, wie der Alltag zwischen Modell-Pipelines, Deployment und Kund*innenprojekten tatsächlich aussieht. Wir gehen kurz durch, was zu den Aufgaben gehört, was wir uns fachlich wünschen und was wir bieten. Bewerbungsschluss ist der 13. September 2026. Link zur Stelle
#101: [DSK1] Data Strategy Kompass – Was Datenstrategie ist & was nicht (opens the original)
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Ein Geschäftsführer will im Quartalsmeeting wissen, welche Kundengruppe die profitabelste ist – der Vertrieb antwortet mit einer Zahl aus Excel, das Controlling mit einer anderen aus SAP, und das Meeting endet ohne Entscheidung. Mit dieser Szene startet der "Data Strategy Kompass", eine vierteilige Serie über Datenstrategie im Mittelstand. In Teil 1 klären Mira und Amit, was eine Datenstrategie ist und was sie nicht ist: keine Software-Entscheidung und kein Data-Warehouse-Projekt, sondern die Fr
#100: Crash Course Data Science: Was Entscheider*innen wissen müssen (opens the original)
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Folge 100 bündelt, was Entscheider*innen über Data Science wissen sollten – aufgeteilt in vier Blöcke: Begriffsklärung, Datenqualität, Modellgüte und Erfolgsfaktoren. Mira und Amit ordnen ein, wie KI, Machine Learning und Statistik zusammenhängen, was supervised von unsupervised Learning unterscheidet und welche der vier Stufen der Datenanalyse für welche Fragestellung überhaupt nötig ist. Beim Thema Daten geht es um Validierung vor der eigentlichen Analyse, fehlende Zielvariablen und typische F
#99: Cluster-Architektur mit Kubernetes: self-hosted, managed oder gar nicht? (opens the original)
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Sebastian und Michelle sprechen in dieser Folge über Cluster-Architektur mit Kubernetes: was das Tool leistet, welche Betriebsvarianten es gibt und für wen sich der Einsatz überhaupt rechnet. Ausgangspunkt sind die typischen Gründe für k8s – Skalierung, Ausfallsicherheit durch Health Checks und Rolling Updates sowie Infrastructure as Code. Danach geht es um die Frage self-hosted (k8s, k3s) oder managed (AWS, GCP, Azure) und um den Unterschied zwischen plain Kubernetes und Red Hat OpenShift. Ein
#98: Risiken bei der Softwareentwicklung mit AI Agents (opens the original)
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Sebastian und Liel setzen die Folge #91 zur Zukunft der Softwareentwicklung fort und widmen sich diesmal den Risiken beim Einsatz von AI Agents. Sie ordnen ein, welche Gefahren beim lokalen Arbeiten mit Agents tatsächlich bestehen – von autonom ausgeführten Befehlen mit Datenverlust über Prompt Injection bis zur Weitergabe sensibler Daten an externe Modelle. Im zweiten Teil geht es um konkrete Strategien zur Risikominimierung: durchdachte Berechtigungen, Repository-scoped Tokens, isolierte Works
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