Wie Dr. Tereza Iofciu die Schlüsseltechnologie KI vermittelt

30. November 2021

Teil 5 der Serie „Female AI – vier Fragen an Frauen aus der KI“. Heute: Dr. Tereza Iofciu, Head Coach Data Science bei Neue Fische

Die Zukunftstechnologie künstliche Intelligenz (KI) bietet eine spannende Vielfalt an Karrierewegen, insbesondere für Frauen. Das Hamburger KI-Unternehmen Synergeticon, der Verein ARIC Hamburg und die Bildungsinitiative proTechnicale haben sich zusammengetan, um Frauen in der KI-Branche zu fördern und sichtbarer zu machen. In Kooperation mit den Hamburg News berichten in der Interview-Reihe „Female AI – vier Fragen an Frauen aus der KI“ Frauen, die bereits erfolgreich in der Branche Fuß gefasst haben, von ihren Erfahrungen.

Heute: Dr. Tereza Iofciu ist Head Coach für Data Science beim Coding-Bootcamp-Anbieter Neue Fische und spricht regelmäßig auf KI-Konferenzen auf der ganzen Welt. Sie gründete die Gruppe PyLadies Hamburg, organisiert zahlreiche Treffen und ist ein Vorbild für die Teilnehmerinnen von proTechnicale, dem technischen Orientierungsjahr für junge Frauen in Hamburg. Außerdem war Tereza Botschafterin für Women in AI in Hamburg. Bevor sie zu Neue Fische kam, arbeitete sie als Data Scientist sowie als Data Engineer bei FreeNow (früher My Taxi) und der Xing SE (heute New Work SE). 2011 promovierte sie in Informatik im Bereich Information Retrieval am L3S Forschungsinstitut in Hannover. In ihrer Freizeit zeichnet sie Dinosaurier unter dem Namen tiyepyep.

Vier Fragen an ... Dr. Tereza Iofciu, Head Coach Data Science bei Neue Fische GmbH

Hamburg News: Was machst du in der KI-Branche, und warum ist das wichtig?

Dr. Tereza Iofciu: Als Data Science Head Coach bei Neue Fische habe ich die Möglichkeit, verschiedenen Gruppen von Menschen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nahezubringen. Jedes Bootcamp dauert drei Monate und die Teilnehmer*innen sind Leute, die entweder aus der Wissenschaft oder anderen Branchen in den Bereich Data Science einsteigen oder ihr Wissen in der Datendomäne verbessern wollen. Ein wichtiger Aspekt für mich ist, dass die Teilnehmer die Bootcamps mit einem Verständnis für die Verantwortung verlassen, die mit dem Data-Science-Wissen einhergeht. Maschinelles Lernen und KI sind mächtige Werkzeuge, die viele Probleme im großen Maßstab lösen können, aber genauso gut auch Probleme verstärken können.

Zusätzlich engagiere ich mich ehrenamtlich in verschiedenen Organisationen, ich bin Mitorganisatorin der PyLadies Hamburg, stellvertretende Vorsitzende des Python Software Verbands und Teil der Arbeitsgruppe Diversity & Inclusion der Python Software Foundation. Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen, die in der Data Science eingesetzt werden.

Hamburg News: Wie bist du zum Thema KI gekommen?

Tereza: Ich würde sagen, ich war zur richtigen Zeit am richtigen Ort. In der Highschool war ich gut in Mathe und Physik, also entschied ich mich für ein Informatikstudium in Bukarest, Rumänien. Das schien im Jahr 2000 eine ‚gute Sache für die Zukunft‘ zu sein. Am Ende des Studiums hatte ich die Möglichkeit, meine Diplomarbeit in Hannover am L3S-Forschungszentrum zu machen, wo ich auch für meine Promotion blieb. Meine Promotionsthemen waren Entity Recognition, Recommender Systems, User Matching – und genau zu dieser Zeit entstand das Feld der Data Science.

Hamburg News: Was sind deine (beruflichen) Pläne für die Zukunft?

Tereza: Ich mag es zu lernen, zu lehren und dazu beizutragen, die Vielfalt an qualifizierten Data Scientists zu erhöhen. Meine Rolle bei Neue Fische ist sehr stark auf diese Werte ausgerichtet. Auf persönlicher Ebene habe ich begonnen, D3.js (Data Driven Documents, verbindet Daten und grafische Elemente, Anm. d. Redaktion) zu lernen und meine Datenvisualisierungsfähigkeiten zu verbessern. Durch die Corona-Pandemie habe ich das Gefühl, dass die allgemeine Bevölkerung mehr denn je mit Datenvisualisierung in Berührung kommt und es viel Potenzial gibt, die Datenkompetenz in der Welt zu verbessern.

Hamburg News: Warum sollte es mehr Frauen in der KI geben?

Tereza: Ich denke, wir können uns alle darauf einigen, dass die allgemeine Bevölkerung viel vielfältiger ist als die Teams, die die KI-Systeme bauen, mit denen wir interagieren. Im Jahr 2018 machten Frauen 16,58 Prozent der Tech-Fachkräfte in Deutschland aus, mit einer Lohnlücke von 25 Prozent (Honeypot-Studie „2018 Women in Tech Index“). In den meisten meiner vergangenen Jobs in der Industrie in Deutschland war ich oft eine der wenigen Frauen im Team und je weiter ich die Karriereleiter erklommen habe, desto schlimmer wurde es. Es gibt viele Geschichten von KI-Systemen, die für Menschen aus unterrepräsentierten Gruppen, People of Color (Poc), Menschen mit Behinderung oder Frauen nicht gut funktionieren.

Auf der anderen Seite haben Datenprodukte, die von vielfältigen Teams erstellt werden, eine bessere Chance, eine vielfältige Bevölkerung anzusprechen. Es ist ziemlich einfach, unsere persönlichen Vorurteile in KI-Systeme zu übertragen, und verschiedene Perspektiven im Team vertreten zu haben, ist ein entscheidender Schutz gegen versehentlich voreingenommene Systeme. Wenn das noch nicht Grund genug ist, machen neue Untersuchungen deutlich, dass Unternehmen mit einer vielfältigen Belegschaft finanziell besser abschneiden (McKinsey-Studie „Why diversity matters“ von 2020).
ae/tn/sb