Vom Gabelstapler zur KI: Philipps Sprung in die Datenzukunft

Über Stationen in Business Intelligence und Supply Chain Analytics führte ihn sein Weg schließlich in die Digitalisierungsabteilung von Zeiss. Dort trägt er heute die technische Verantwortung für Call-Center- und Service-Analytics, entwickelt analytische Produkte und nutzt dafür NLP- und GenAI-Methoden – etwa Topic Mining und Sentiment-Analyse –, um globale Serviceprozesse zu analysieren. Wo früher Diagramme erstellt wurden, entstehen heute KI-Modelle.

Seine Überzeugung: „Klassische Business Intelligence endet nicht mehr beim Dashboard. Die Zukunft gehört Systemen, die vorausschauend denken, automatisch Entscheidungen unterstützen – oder sogar auslösen.“

Studium als Beschleuniger

Warum also zusätzlich berufsbegleitend studieren? Für Philipp war die Entscheidung logisch:

• Aktuelle Technologien verstehen – nicht nur anwenden
• Methodische Tiefe im Machine Learning und Deep Learning gewinnen
• Komplexe Modelle nicht nur bedienen, sondern erklären und verantworten können

„Das Masterstudium liefert mir das, was mir im Job immer gefehlt hat: das Warum hinter den Methoden. Wenn ich heute über neuronale Netze spreche, tue ich das mit echtem Verständnis – nicht mit Buzzwords.“

Besonders schätzt er den hohen Engineering-Anteil des Studiengangs: „In Kufstein endet ein Projekt nicht mit einer Präsentation, sondern mit einem funktionierenden Cloud-Deployment.“

Zwischen Drohnen, Satelliten und Rohstoffbörsen

Philipps aktueller Fokus reicht weit über klassische Unternehmensdaten hinaus. Seine Projekte zeigen, wie vielfältig Data Science heute sein kann:

• Precision Forestry:
  Mithilfe Copernicus-Satellitendaten und Vegetationsindizes analysiert er Waldflächen und landwirtschaftliche Nutzflächen, um Krankheitsbefall frühzeitig zu erkennen – ein Zukunftsthema zwischen Ökologie und Technologie.
• Rohstoff-Forecasting:
  Er baut Handelsmodelle mit Futures und Zeitreihenanalyse, um Preisentwicklungen vorherzusagen – inklusive vollständiger ML-Pipeline und Testumgebung.
• Topic Mining & KI im Kundenservice:
  Bei Zeiss entwickelt er Systeme, die tausende Freitextkommentare automatisch auswerten und in Echtzeit Handlungsempfehlungen liefern – vom Call-Center bis zur Produktentwicklung.

Berufsbegleitend studieren: Herausforderung oder Chance?

Philipp arbeitet vier Tage pro Woche bei Zeiss, der Freitagabend und Samstag gehören dem Studium und – wenn Zeit bleibt – seinem eigenen Freelancer-Business. Anstrengend? Ja. Bereichernd? Noch viel mehr.

„Das Studium zwingt mich, Dinge wirklich sauber zu durchdringen. Und ich kann das Gelernte am Montag direkt im Job einsetzen. Besser kann Weiterbildung nicht funktionieren.“

Die Flexibilität der FH Kufstein Tirol und der Austausch mit Kommiliton:innen aus der Praxis sieht er als entscheidenden Erfolgsfaktor. „Man lernt nicht nur von den Dozenten – sondern voneinander. Wir sind ein Team aus Data Engineers, Analysten, Entwicklern – jeder bringt echten Business-Impact mit.“

Vom Staplerfahrer zum Data Visionary – ein Weg mit Vorbildcharakter

Philipp Jäger ist kein klassischer Quereinsteiger – aber ein exemplarischer Vertreter einer neuen Generation: Menschen, die mit praktischem Verständnis starten, technisches Denken mitbringen und sich bewusst ins Zukunftsfeld Data Science bewegen. Nicht durch Zufall, sondern durch Neugier und Tatkraft.

Sein Weg zeigt: Data Science ist kein Elfenbeinturm – sondern ein Werkzeug für alle, die Probleme erkennen, Muster sehen und Lösungen schaffen wollen.

Oder, wie Philipp es formuliert: „Am Ende geht es nicht um Daten. Es geht darum, die richtigen Entscheidungen zu ermöglichen. Alles andere ist nur Rechenleistung.“