Marcel Amsler ist Tech- und Plattform-Lead bei einem grösseren Krankenversicherer der Schweiz. Er wohnt in Bäretswil und hat letztes Jahr den CAS Machine Learning for Software Engineers abgeschlossen. Wir haben uns getroffen, um über seine Erfahrungen mit der Weiterbildung und deren Einfluss auf seinen Job zu sprechen.
Interview: Martin Stypinski
Wieso hast du dich für den CAS ML4SE an der OST – Ostschweizer Fachhochschule entschieden?
Für mich persönlich ist Machine Learning ein sehr spannender Bereich in der Informatik. Ich denke, dass es hier auch in Zukunft viele Möglichkeiten gibt, sich zu entwickeln. Machine Learning ist noch interessanter geworden, dank den Fortschritten im Bereich von Large-Language-Models. Es ist wichtig, sich hier eine fundierte Meinung bilden zu können. Das war mitunter ausschlaggebend für meine Bewerbung. Aber natürlich wollte ich auch etwas Neues und Spannendes lernen und wieder die Schulbank drücken.
«In meiner Rolle als Tech-Lead habe ich sehr schnell festgestellt, dass ich fundierte Kenntnisse brauche, um auch Software-Architekturen und -Konzepte sorgfältig validieren zu können.»
Marcel Amsler
Absolvent MAS Machine Learning for Software Engineers
Welchen Kontakt hattest du bereits mit Machine Learning, bevor du den CAS besucht hast?
Ich habe vor langer Zeit einen Online-Kurs (Coursera) gemacht, der war super; aber er war nicht breit genug und man hatte keine Möglichkeit, Fragen zu stellen, was mir dann doch gefehlt hat. Für mich war ab dem Zeitpunkt klar, dass ich mich intensiver mit dem Thema auseinandersetzen möchte.
In meinem Berufsalltag habe ich in letzter Zeit zunehmend Kontakt mit dem Data-Analytics- Bereich und unsere Produkte fokussieren je länger je mehr auf Daten. In meiner Rolle als Tech-Lead habe ich sehr schnell festgestellt, dass ich fundierte Kenntnisse brauche, um auch Software-Architekturen und -Konzepte sorgfältig validieren zu können. MLOps wird immer wichtiger für uns, aber ohne Machine-Learning-Erfahrung kann man sich schwer eine fundierte Meinung bilden.
Hat sich die Wahrnehmung zu ML während der Weiterbildung verändert?
Ich weiss nicht, ob sie sich verändert hat – aber sie wurde sicher transparenter. Ich verstehe jetzt, wie Sprachmodelle funktionieren und kann mir eine Meinung bilden – auch bei gehypten Themen wie ChatGPT. Vor dieser Weiterbildung hätte ich so etwas nicht im selben Mass beurteilen können. Der CAS hat mir wirklich geholfen. In meiner Rolle muss ich kein Data Scientist sein, aber genug Verständnis besitzen, um Entscheidungen zu fällen, die zu funktionierenden und wartbaren Lösungen führen.
Was war für dich eine besondere Herausforderung während der Weiterbildung?
Wegen meines 100%-Jobs war für mich das Zeitmanagement eine Herausforderung. Die zwei besetzten Abende pro Woche waren ein starkes zeitliches Commitment. Allerdings hatte ich so die Wochenenden frei, um meinem normalen Leben nachzukommen und ich hatte dann Zeit zum Lernen oder um an der Arbeit zu schreiben.
Was waren aus deiner Sicht die Highlights?
Ich konnte Katzen-Bilder mit einem GAN selber produzieren (lacht). Am Ende denke ich, dass es viele coole Sachen gab, aber mir hat das Explorative, Selbstständige sehr gefallen. Wir haben viel programmiert und Spass gehabt.
Wie hast du die Dozierenden während der Weiterbildung erlebt?
Die Dozierenden waren alle sehr kompetent und motiviert. Man hat richtig gemerkt, dass Sie Freude an den Themen haben und selbst eine grosse Faszination für Machine Learning besitzen. Oft haben wir noch in der Abendessenspause über Machine-Learning-Themen philosophiert, weil uns spezifische Fragestellungen so gepackt haben. Alle Dozierenden haben sehr nahbar gewirkt und wir haben viel von deren Expertise profitiert.
Kannst du etwas über dein ML-Projekt erzählen?
Ja, ich habe mit Reinforcement Learning einen Spieler für ein Würfelspiel entwickelt. Der Spieler war am Schluss so stark, dass ich Spass aber doch auch Mühe hatte, ihn zu besiegen. Mir hat der Projektaspekt sehr gefallen, da ich enorm profitieren konnte und mein eigenes Tempo wählen konnte.
Konntest du seit dem Abschluss von deinem Wissen in deiner Industrie profitieren?
Ja, ich konnte mein erworbenes ML-Wissen bereits in einem PoC anwenden. Auch habe ich gemerkt, dass ich bei Architektur-Diskussionen mit Arbeitskollegen gerade im Bereich von ML und MLOps Wissen einbringen kann, da ich in diesem Jahr ein deutlich tieferes Verständnis entwickelt habe.
Mir hat auch das Programmieren mit Python – eine zentraler Bestandteil der Weiterbildung –viel gebracht, da wir im Infrastruktur-Bereich auch sehr oft Python benutzen.
Wie, denkst du, wird sich deine Karriere in Zukunft entwickeln, und wo siehst du die Rolle des CAS?
Mein Software- und Machine-Learning-Wissen wird mir wohl in der Beurteilung von Projekten und Solution Designs helfen. Es wird in Zukunft immer wichtiger für die Technologie-Landschaft, dass man sich eine fundierte Meinung über ML-Themen bilden kann und auch bei Hype-Themen, versteht was möglich ist und was nicht. Unabhängig meiner Karriere oder Zukunft denke ich, dass mich ein fundiertes technologisches Grundverständnis unterstützt, gute Entscheidungen zu treffen.
CAS Machine Learning for Software Engineers
Machine Learning und Artificial Intelligence haben in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. In der Industrie werden deshalb zunehmend Fachkräfte benötigt, die in der Lage sind, Machine-Learning-Projekte selbständig zu implementieren und zu betreiben. Der CAS Machine Learning for Software Engineers ermöglicht Software-Entwicklerinnen und -Entwicklern einen Zugang zu Machine-Learning-Themen und die Implementierung verschiedener Konzepte in Software.