Transkript
Stefanie Hallo und herzlich willkommen beim INNOQ Podcast. Heute geht es mal wieder um das Thema Women in Tech. Ganz genau geht es sogar um eine ganz spezielle Woman in Tech, nämlich die Larysa. Hey Larysa, schön, dass du heute bei mir bist.
Larysa Hi Stefanie, schön mal wieder mit dir in irgendeinem Podcast zusammen zu sein. Danke für die Einladung.
Stefanie Wir mussten grad schon ordentlich lachen, weil ich habe dir nämlich erzählt, ich hatte große Erwartungen an dein Outfit heute. Ich habe da so ein Lieblings Sweatshirt, das du öfter trägst. Da steht so drauf „Female Tech Ambassador“ und ich hätte mir gewünscht, dass du das heute trägst für uns, damit der richtige Vibe herrscht in unserem Gespräch.
Larysa Ja, es tut mir sehr leid, dass ich deine Erwartung jetzt nicht erfüllt habe. Ich habe mich heute in einem hellen Grün, Spring Farben, angezogen. Aber ich verspreche, beim nächsten Podcast trage ich mein klassisches “Tech Feminism Ambassador”.
Stefanie Genau, wenn ich diesen Claim einer Person abnehme, dann bist du das, Larysa, ganz ehrlich, Ich bin ein ganz großer Fan von dir, das weißt du. Deswegen freue ich mich ganz doll darüber, dass wir uns heute über Themen unterhalten, wie zum Beispiel: Was ist denn so ein Female Tech Ambassador, was macht er so, warum machst du das und warum ist es dir wichtig, auch für andere Frauen in der Tech Branche einzustehen und als Ambassador aufzutreten? Bevor wir da loslegen, erzähl doch mal ganz kurz, wer du bist.
Larysa Okay. Ich bin Larysa Visengeriyeva und bin nun bei INNOQ seit 2020. Davor habe ich einen Background als Backend Entwicklerin, bevor ich dann ins Academia gewechselt hab, wo ich dann tatsächlich 2020 auch promoviert habe in dem Thema Augmented Data Quality. Ja, und seitdem ich bei INNOQ bin, beschäftige ich mich mit dem Thema Operations Data Architecture sowie MLOPs. Auch das Thema DDD kommt an mir nicht vorbei. Meine Tätigkeit ist auch ziemlich breit. Wir machen sogar ein Festival zusammen.
Stefanie Ja, da kommen wir ganz am Ende noch dazu.
Larysa Auf jeden Fall.
Stefanie Bleibt dabei, wenn ihr euch für unser Festival interessiert. Wir machen nämlich nicht nur eine Tech Konferenz, sondern ein Festival, so viel als Spoiler. Du hast ja schon erzählt Machine Learning, Machine Learning Operations, das sind so deine Themen. Woher kommt denn deine Faszination für dieses Fachgebiet?
Larysa Ja, das ist auch ganz interessant, es hat sich auch in Anführungszeichen zufällig ergeben. Ich habe in der Zeit, wo ich promoviert habe, mich für das Thema Quality Data Cleaning begeistern lassen, weil ich, weil ich gesehen habe, dass in der ganzen Welt der Machine Learning und in analytische Use Keys oder sonst was. Das große Problem sind nicht Machine Learning Algorithmen, sondern eher das, was davor kommt, nämlich die Data Preparation und Data Cleaning. Im Laufe der Zeit, wo ich mich mit dem Thema beschäftigt habe, habe ich auch die Methodiken entwickelt, die ich auch mit Machine Learining Methoden gelöst habe. Dann kam die Verbindung zu diesen Gebieten, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz. Was mich aber im Laufe der Zeit dann aber richtig fasziniert hat oder wo ich mir Fragen gestellt haben. Wenn wir die Softwaresysteme entwickeln, die ein Machine Learning Modell als Komponente drin haben, dann hört unsere Software Engineering Know-How auf. Fußnote, das war 2016, 2017 Jahre. Zu dieser Zeit hatten wir extrem wenig Wissen, was Software Engineering angeht, Software Engineering für Machine Learning Systeme. Und der Begriff Machine Learning Operations, MLOPs war auch noch nicht da. Und diese Frage, die ich mir gestellt habe, was, wenn ich einen Kunden habe, werde ich überhaupt nicht in der Lage sein, dieses System dem Kunden zur Verfügung zur stellen. Es ist einfach nur ein Stück von Code. Was mache ich damit? Diese Frage konnte ich mir zu dem Zeitpunkt nicht sofort beantworten. Das war ein Hook für mich. Da wusste ich sofort, was ich machen werde, wenn ich mit dem Promotions Thema fertig bin. Und dann ist es so dazu gekommen.
Stefanie Und wie hast du dir dieses Wissen angeeignet? Wie man dann quasi diese Machine-Learning Anwendung in Betrieb nimmt.
Larysa Wir haben alle unsere Methoden, wie wir uns neue Themen aneignen. Es ist erstens: Machen. Wir hatten gleich im Anschluss ein kleines Projekt und auch die Path Projects, also quasi kleine eigene Projekte. Der große Boost für mich war, in die Community reinzukommen und ein Teil der Community zu werden und dort von Problemstellungen und Fragestellungen aus der Community zu lernen und denen zu helfen, die zu lösen. Genau, da habe ich gelernt, was das bedeutet, in der Community drin, ein Teil der Community zu sein, als aktives Mitglied.
Stefanie Mitglied einer Community zu sein, heißt da wahrscheinlich erstmal viel selber lernen, aber auch zurückgeben. Du hast dir eine eigene Seite aufgebaut. ml-ops.org. Da gibst du ja auch an die Community zurück, du hast ja dein ganzes MLOPs Wissen quasi aggregiert auf einer Seite. Erzähl mal kurz, was man da finden kann.
Larysa Richtig. Das ist die Website, die als Antwort auf meine Fragen entstanden ist. Die Frage, die ich ursprünglich nicht beantworten konnte, wie sieht Software Engineering für Machine Learning Projekte aus? Das ganze Wissen, was ich dann im Laufe der Zeit gelernt hab, habe ich versucht in eine strukturierte Art und Weise auf so eine Website zu packen. Ich muss schon immer schmunzeln, weil irgendwo in Twitter habe ich dann gesehen, dass die Leute das als MLOPs Bibel nehmen. Ich habe auch festgestellt, anhand der Webseite, viele Firmen machen on boarding im Bereich Ops und falls man neu in dem Bereich ist, empfehle ich auf jeden Fall, auf ml-ops.org zu gehen und dort einfach vom ersten Kapitel bis zum letzten Kapitel zu lesen. Und dann glaube ich, kriegt man ein gutes Verständnis, was Machine Learning Operation ist, also welche Prozesse darin beinhaltet sind, also welche Techniken. Ich habe versucht, die ganzen Best Practices zusammen zu tragen und was man dort findet, ist wirklich von Use Case Spezifikationen für Machine Learning bis hin zur Machine Learning Governance, also quasi diese ganze Regulatorik in Machine Learning Projekten, die auch Einfluss auf den operativen Teil hat. Wenn wir eine Regulatorik haben, dann haben wir ganze Release Prozesse. Das muss durch MLOPs Prozesse abgedeckt sein, durch die Automatisierung und so weiter und so fort. Wenn man in Regulatorik Bereichen unterwegs ist, wie Versicherung oder Finanzbranche oder Militär, da gibt es auf jeden Fall diese Governance und da muss man auch durch MLOPs das Ganze unterstützen.
Stefanie Und du hast auch einen Primer zu dem Thema geschrieben. Du bist bei uns auf jeden Fall der MLOPs Ambassador, das kann man glaube ich so sagen. Wie passt denn das Thema Data Mesh rein in deinen Fachwissensweg, den du gegangen bist.
Larysa Data Mesh, also ganz kurz zur Definition. Data Mesh ist ein sozio-technisches Konzept oder Ansatz für dezentralisierte Daten, Architekturen und ist eine Antwort auf die wachsende Komplexität in Daten-Architekturen, die wir gerade in vielen Unternehmen beobachten. Und wenn die Unternehmen sozusagen Data-driven Entscheidungen, Daten basierte Entscheidungen treffen wollen und sie wollen sich ändern, für Großunternehmen ist Data Mesh tatsächlich eine Lösung. Du merkst schon, ich rede jetzt von Daten. Und Daten ist ein fundamentaler Teil von Machine Learning. Das heißt, ohne Daten gibt es kein Machine Learning, gibt es kein Data Science, gibt es kein KI. Das heißt, bevor wir überhaupt in diese AI, Machine Learning Ecke kommen, müssen wir unsere Daten Architektur in Ordnung bringen. Und das haben wir im Laufe der Zeit auch festgestellt, dass bei vielen Unternehmen Machine Learning wahrscheinlich noch zu früh ist. Weil sie beschäftigen sich erst mal mit Daten Architekturen. Erst mal das Fundamentale in Ordnung zu bringen. Daher war quasi ein logischer Ast meiner Expertise, sozusagen plötzlich entstanden, genau aus dem Grund dieses Bedarfs, also für entsprechende Daten Architekturen.
Stefanie Und du hast ja mit zwei Kollegen bei uns zusammen daraus auch ein Dienstleistungsangebot geschnitzt, sage ich mal so, was wir jetzt bei Kunden anbringen können.
Larysa Genau. In der Tat, da sind mehr Kollegen. Ja, aber wahrscheinlich, die am häufigsten in Medien flitzen, sind wir drei. Das ist Jochen Christ, Simon H. und ich. Wir haben viel mehr Kollegen, die sich mit dem Thema auskennen und beschäftigen.
Stefanie Okay, du bietest ja auch eine Schulung zu dem Thema an, das heißt, wenn man die Grundlagen von Data Mesh will, dann kann man bei dir ein Training buchen oder bei dir über socreatory.
Larysa Über Data Mesh, wir haben ein absolut neues Training konzipiert und bereits ausprobiert. Ist gut angekommen, zwei Tage lang erzählen wir über die vier Prinzipien von Data Mesh anhand der praktischen Beispiele. Also es ist jetzt nicht nur Slideshow, zwei Tage lang, da ist richtig viel Doing. Es ist ein sehr vielfältiges Training und ein bisschen weit weg von einem konventionellen Training. Data Mesh ist ein sozio-technisches Konzept, es ist jetzt keine Technik. Man kann keine Plattform dafür kaufen, es ist jetzt kein Cloud Anbieter, es ist ein breites Spektrum an Konzepten, was über DDD, über Dimensionen, Design, Infrastruktur, also die Kultur im Unternehmen geht. Um das abzudecken, es sind fortgeschrittene Konzepte und die Kunst ist eben, die unter einem Data Mesh Konzept rüberzubringen. Und das versuchen wir natürlich auch in dem Training so zu machen, sodass das auch nicht nur Theorie, sondern auch ganz viel Praxis. Wir haben auch eigene Methodiken ausgearbeitet, wie ein Data Product Canvas, wo wir kollaborativ im Unternehmen Datenprodukte designen und das bringen wir im Training bei. Vom ersten Feedback ist es sehr gut angekommen.
Stefanie Super, es klingt auch mega spannend. Du hast mir erzählt, dass du dieses Jahr deinen Schwerpunkt auf LMS, also Large Language Models legen willst. Wahrscheinlich aus aktuellem Anlass, oder?
Larysa Ja, auf jeden Fall. Also Open AI als Unternehmen hat einen großartigen Job gemacht in Sachen der Demokratisierung oder der Akzeptanz, die Wahrnehmung von AI Produkten. ChatGPT ist das erfolgreichste AI Produkt, was wir aktuell gesehen haben. Der Motor, das Modell, was da drunter läuft, heißt Large Language Model. Das ist jetzt aber nichts Neues. Können wir jetzt zurückgehen, also die Papers, die sich 2012/13 schon mal damit beschäftigt haben, lesen. Es ist nur halt dieses AI-Produkt.
Stefanie Womit eben jeder normale Mensch jetzt umgehen kann und interagieren kann.
Larysa Absolut, ja, und das ist für mich eine sehr interessante Frage. Wie können wir dieses Wissen systematisieren, wie können wir diese AI Produkte mit solchen Modellen bauen? Diese Modelle, es gibt nicht nur ChatGPT, nicht nur ChatGPT 4.0, was jetzt gerade releast wurde, sondern es gibt weitere Large Models, die zur Verfügung stehen auf solchen Hubs, wie huggingface, wo man quasi als Open Source die Modelle nutzen kann, für sich tunen kann und sie als Feature in deinem digitalen Produkt nutzen. Ja, und das ist eine Frage, wie machen wir das systematisch? Also AI Produkte. Dieses Wissen haben große Firmen wie Google und Microsoft, solches Wissen haben sie schon in deren Bubbles. Ja, aber vielleicht zu KMUs, also für unseren Mittelstand. Da, glaube ich, könnten wir noch mehr systematisches Wissen vertragen.
Stefanie Es geht natürlich erstmal darum, Use Cases zu identifizieren. Wie können Firmen, KMU’s zum Beispiel, AI-Produkte sinnvoll einsetzen.
Larysa Richtig. Aber wie ich schon gesagt habe, AI ist nicht ein Produkt selbst, sondern AI wird ein Feature in deinem Produkt abdecken. Und das ist auch mein großes Interesse und mein Schwerpunkt, wie man solche Use Cases findet. Wie man quasi die Business Probleme und Probleme miteinander verbindet, so dass Machine Learning die Business Probleme löst und nicht einfach nur als Intellektueller Exercise existiert.
Stefanie Wenn ich da richtig informiert bin, nutzt du da Domain Driven Design, um solche Use Cases zu identifizieren. Kannst du da noch kurz was dazu erzählen?
Larysa Domain Driven Design wurde 2004 sozusagen vorgestellt und die Community, die DDD Community hat extrem viel Werkzeug schon ausgearbeitet, für Knowledge Crunching, um Domänen zu verstehen. Weil nur wenn wir eine Domain verstehen, können wir in Software bauen, was der Business Architektur enspricht. Ich habe das Gefühl, diese Werkzeuge existieren in dieser Bubble in unserer Software, Architekten Software Engineering, einer Software Engineering Bubble, aber diese andere Bubble, also Machine Learning Data Science Bubble, die könnten von diesen Tools, wie man schnell an Domänen Wissen rankommt, wir können da sehr viel profitieren. Und das war ein erster Schritt, diese Methoden aus DDD, sowie Event Storming zu nehmen und quasi das zu nutzen, um Domains zu stormen, Business Probleme zu identifizieren. Wissen, anhand der Event Storming Boards, also anhand den ganzen Prozessen, die man gemerkt hat, schon mal rauszufinden, wo können wir Machine Learning Modell integrieren. Wenn wir feststellen, dass das Machine Learning Modell dann nicht integrierbar ist, also dieser Workflow schwer zu designen, schwer zu entwerfen oder fast unmöglich ist, dann ersparen wir uns eigentlich enormen Aufwand und können enorm Kosten sparen, weil wir kein Proof of Concept gefahren sind. Was kann vielleicht zwei Monate, drei Monate dauern, da kommen drei, vier Leute in ein Proof of Concept rein, Infrastrukturkosten. Das ist schon einiges, da kann schon einiges zusammenkommen, aber wir können das auch verhindern bzw. uns ersparen, wenn wir frühzeitig an den Event Storming Boards schon mal sehen, nein, das geht nicht. Oder andersrum. Wir finden so viele Stellen, wo wir die Prozesse optimieren können, mit Machine Learning, mit KI, so dass wir dann die priorisieren müssen.
Stefanie Okay, es ist ein vielfältiges Thema und du bietest dazu wiederum ein Training an. Ich komme mir schon ein bisschen, wie so eine Werbesprecherin vor. Ich finde es total toll, wie umtriebig du bist und dass du auch so viel quasi als Trainerin zurückgibst an die Community. Das finde ich tatsächlich toll und deswegen bin ich mir hier nicht zu schade, Werbung dafür zu machen.
Larysa Wir haben ja schon gesagt, du bist einmal MLOPs Machine Learning Ambassador, also rein fachlich gesehen.
Larysa Influencerin.
Stefanie Influencerin. Du bist aber auch viel mehr Tech Ambassador. Du bist ja total umtriebig auch als Speakerin auf Konferenzen, bist da recht viel unterwegs. Erzähl doch mal, warum das für dich wichtig ist, warum dir das Spaß macht oder warum du das vielleicht auch als Pflicht ansiehst, das zu tun.
Larysa Ja, danke für diese Frage. Die hat mich jetzt gerade ein bisschen überrascht. Warum bin ich auf Konferenzen? Weil ich so bin, ich kann nicht anders. Weil es mir einfach nur extrem viel Spaß macht, vorne zu stehen und auch mit dem Publikum zu reden, zu interagieren und meinem Publikum das zu erzählen, was ich gelernt habe, mein Wissen zu teilen. Also, dass es hinter vielem steht, was ich mache. Also einfach mein Wissen zu teilen, eben. Das andere, was du jetzt auch angesprochen hast. Ich bin eine Frau und ich finde, es ist extrem schade, dass wir in eine Promillezahl auf den technischen Konferenzen unterwegs sind, das ist so extrem schwierig, eine ausbalancierte Demografie, eine diverse Speaker-Line zu sehen auf den traditionellen technischen Konferenzen. Ich wünsche mir, dass ich oft nicht die einzige Frau in dem Projekt sitze. Und ich wünsche mir, dass ich nicht die einzige oder in einer extremen Minderheit Speakerin bin. Irgendwann habe ich gedacht: Okay, du kannst dich beschweren, beklagen, du musst dann halt bei dir selbst anfangen. Und das ist auch eine der Motivatoren, warum ich gerne spreche. Weil ich verstanden habe: Je mehr Role Models wir auf die Bühne kriegen, desto mehr Role Models wir dann in der Zukunft generieren. Genau das ist mein Antrieb.
Stefanie Und was sind so konkrete Erfahrungen, die du als Sprecherin auf Konferenzen gemacht hast?
Larysa Also grundsätzlich positiv, natürlich, definitiv. Man hat diesen ganzen, Lampenfieber. Also insbesonders, wenn man am Anfang der Speakerrkarriere steht. Wenn man unerfahren ist, kann es sein, dass es einfach Angst macht, da vorne zu stehen und zu sprechen. Für viele ist ein No go Kriterium für Public Speaking die Angst vor unangenehmen Fragen. Und das muss man natürlich sich auch im Klaren machen, man kann sich nicht aussuchen, wer im Auditorium sitzt und was für ein Hintergrund diese Person hat, um irgendeine Frage zu stellen. Oft auf solchen Konferenzen, ich sage nicht immer, aber es passiert immer wieder. Nicht nur bei mir, aber auch bei anderen Speakern, dass die Fragen eher so sind, ich zeig mal meine Kompetenz mit der Frage. Und es geht gar nicht um irgendeine unangenehme Frage für einen Speaker, sondern eher so: Ich zeig mal meine Kompetenz, ich zeig mal jetzt, was ich alles weiß. Und das ist eine unangenehme Situation für mich als Sprecherin. Im Laufe der Zeit, man lernt einfach solche Typus von Menschen kennen. Jeder entwickelt sich eigene Methoden, wie man damit umgeht. Es kann schon sein, dass so was als No go für Public Speaking für Frauen ist. Ja, diese Angst vor unangenehmen Fragen.
Stefanie Ja, ich meine vielleicht auch diese Angst. Irgendwo ist es Eigenmarketing auf Konferenzen zu sein und zu sprechen, es sind noch andere Themen, wie Netzwerken und nette Leute kennenlernen, Austausch mit der Community. Aber in erster Linie, wenn man da vorne steht, macht man sich ja einen Namen mit dem Thema, das man da vertritt. Und ich könnte mir vorstellen, das ist die Rückmeldung, die ich von einigen Frauen bekommen habe, dass viele Frauen da keine Lust drauf haben, sich so auf dieser Bühne in dieses Spotlight zu begeben. Weil da kommen ja nicht nur unangenehme Nachfragen auf fachlicher Ebene teilweise, sondern es gibt auch um teilweise recht persönliches Feedback zum Aussehen, zur Stimme, wie kommt man rüber?
Larysa Ja, da muss man natürlich auch ein gewisses Maß an Selbstvertrauen, unreasonable self confidence. Also dass man ohne Grund irgendwie self confident ist. Ich habe auch da keine andere Strategie als ignorieren.
Stefanie Am besten, man ordnet das für sich ein. Was kann ich als konstruktive Kritik verbuchen und was ist einfach unsachlich und gehört hier nicht hin an dieser Stelle.
Larysa Ja, aber es ist es auch so, wenn solche Leute solche Kommentare machen, verletzen solche Leute automatisch irgendwelche Code of Conducts bei vielen Konferenzen automatisch. Das ist definitiv. Und das hat nichts mit der Sprecherin zu tun.
Stefanie Das ist vielleicht eher was, was man aus Social Media oder so kennt, wo man halt nicht diese Person face to face sieht und ihr das ins Gesicht sagen muss.
Larysa Das haben wir doch neulich als Erfahrung gemacht. Und was hat uns geholfen? Die Kommentare gar nicht zu lesen. Punkt.
Stefanie Ja, oder für sich einzuordnen und mit Humor zu nehmen. Das ist deine Transferleistung, die man erst mal erbringen muss.
Larysa Genau, da hilft es natürlich, wenn man einen guten Speaker Buddy findet oder einen Mentor findet, insbesondere wenn man am Anfang der Karriere steht, also solche Sachen auszuarbeiten und für sich selbst für immer zu beschließen, ja, ich ignorier einfach sowas.
Stefanie Weil du vorhin Code of Conduct angesprochen hast, es muss natürlich auch jemanden geben, der die Richtlinien durchsetzt. Ob das nun vor Ort ist, die Person in die Schranken zu weisen, die dann was Doofes macht oder ob das online ist in einem moderierten Forum oder so was. Genau da muss jemand sein, der da ein Regelwerk einbringt.
Larysa Allerdings.
Stefanie Abschließend, du würdest es jeder Frau empfehlen: Geht raus, geht auf Konferenzen, das ist eure Bühne, traut euch?
Larysa Auf jeden Fall und es muss nicht von Anfang, ich war auch nicht von Anfang eine Speakerin. Also ich bin auch zu Konferenzen, zu Tech Konferenzen, das war übrigens OOP, das erste, in München. Man soll sich das als Weiterbildung-Strategie sich angewöhnen, 1 bis 2 Mal im Jahr zu einer Konferenz zu gehen in dem Gebiet, wo man gerade unterwegs ist. Also ich glaube, wir haben jetzt zu jedem Bereich, Frontend Entwicklung, Software Engineering, Architekturen, Machine Learning, wir haben jetzt in jedem Gebiet eine Reihe an Konferenzen, verschiedene Qualitäten, also dahin zu gehen. Eine andere Strategie, die ich auf jeden Fall empfehle, ist start small. Wir haben zig Communities, nicht unbedingt aktiv. Man kann auch ein passiver Teil der Community sein. Erst mal sich angucken, warm werden, zu Meetups gehen. Und irgendwann, vielleicht auf einen Meetup, in so einem kleinen Kreis sprechen. Man kann so anfangen. Es ist überhaupt gar nicht so, man muss nicht unbedingt im Rampenlicht auf einer große Bühne stehen. Die Bühne kommt auf jeden Fall, aber man kann sich irgendwie so Stück für Stück rantasten. Und das ist, glaube ich, eine gesunde Herangehensweise.
Stefanie Aber woran liegt es denn nun? Es sind ja so viel weniger Frauen auf Konferenzen als Speakerinnen. Woran liegt es deiner Meinung nach?
Larysa Okay, ich sag jetzt meine Meinung. Das ist jetzt, wie ich das Ganze empfinde. Ich bin der Meinung, dass die meisten technischen Konferenzen eher für Männer ausgerichtet sind. Es ist nun mal so, dass wir in einem Patriarchat leben. Es ist einfach nur wahrscheinlich geschichtlich so entstanden, die Konferenzen waren für Männer und waren von Männern auch gerne besucht. Was ich sehe, die Männer, die netzwerken viel intensiver, die wissen, eine Konferenz ist nicht nur lernen. Es ist nicht nur Teilen des Wissens, es ist auch Netzwerken. Es ist auch, was außerhalb von Talks stattfindet. Ich habe so ein Gefühl, wir Frauen, wir sind einfach nur anders. Wir stehen nicht abends gerne an der Bar und netzwerken. Ich habe festgestellt, dass sehr viele Community Events, also Female Communities, die machen so was wie breakfasts als Netzwerk Events und nicht unbedingt so After Work, solche Meetups, solche Events gibt es auch, aber sehr viel findet auch in anderen Rahmen statt.
Stefanie Warum morgens? Kann man besser mit Familie, Kindern vereinbaren? Was ist der Hintergrund?
Larysa Ich kann mir ganz gut vorstellen, dass es so ist, ja. Es ist nach wie vor, wir Frauen haben Care Arbeit, wir müssen nun mal Kinder in die Schule bringen. Wir haben nun mal Kinder und irgendwie das zu verneinen, das ist nicht ehrlich. Das heißt die Gelegenheit zum Netzwerken, die am Vormittag stattfindet, kann ich natürlich viel besser wahrnehmen, als irgendein Netzwerk Event was ab 19:00 stattfindet, wo um 20:00 meine Kinder ins Bett gehen müssen. Okay, ich kann natürlich also gelegentlich das mit meinem Ehemann organisieren, dass wir dann das Ganze aufteilen und dann kann ich zum Abend Netzwerk Event hingehen.
Stefanie Das hört ja dann nicht auf, das heißt um sechs muss man trotzdem wieder auf der Matte stehen.
Larysa Genau und da kann ich nicht an der Bar bis 2:00 Uhr morgens netzwerken. Ich persönlich finde, es ist einfach nicht gesund. Ich will auch nicht, ich betrinke mich einfach nicht. Punkt.
Stefanie Ich musste gerade an unsere Köln Nacht denken, aber ja.
Larysa Okay, es gibt natürlich Ausnahmen. Aber wenn ich jetzt sozusagen professionell dann netzwerken oder zu Netzwerk Events gehe, für mich sind vormittags Events viel akzeptabler. Und wenn ich jetzt zu irgendeiner Software Architektur Konferenz gehe, dann gibt es sowas zum Beispiel gar nicht.
Stefanie Das sind eigentlich Sachen, die man recht einfach umsetzen könnte.
Larysa Auf jeden Fall. Wenn wir 200 Teilnehmer haben und fünf Frauen haben, ich habe so ein Gefühl, für die Organisatoren ist der Aufwand ist auch zu, da würde ich mich auch nicht bemühen, wenn ich weiß, dass ich da so wenig Frauen habe.
Stefanie Ja, es ist ein Henne Ei Problem. Irgendeine Partei muss sich ja zuerst bewegen.
Larysa Ja und da hätte ich auch ehrlich gesagt, von den Konferenz Organisatoren auch ein bisschen mehr Aktivitäten erwartet. Wenn das jetzt eine Software Architektur Konferenz ist und man behauptet, dass wir zu wenig Software Architekten haben. Man könnte sagen jeder Software Architekt und jede Software Architektin war davor irgendein Junior Softwareentwickler/Softwareentwicklerin. Man kann sozusagen solche Konferenzen schon mal bewerben. Du bist zwar Junior jetzt, aber wahrscheinlich wirst du dann irgendwann auch Software Architektin werden. Also komm zu uns und lerne, was für ein Skill du brauchst. Du musst nicht unbedingt Software Architektin sein, um eine Software Architektur Konferenz zu besuchen.
Stefanie Quasi eine Nachwuchs Veranstaltung. High Potentials.
Larysa High Potentials ja, also female high Potentials. Ja, auf jeden Fall. Und warum? Solche Konferenzen, das ist wie ein Club. Ja, man kommt immer wieder zur gleichen Konferenz. Also zum Beispiel, früher hatte ich GOTO Berlin, das war für mich ein Must. Also ich bin jedes Jahr zu GOTO Berlin gegangen. Ich habe diese Konferenz geliebt. Ja und ich bin automatisch, GOTO da und da, die Tage geblockt, also Tickets besorgt hingegangen. Im Laufe der Zeit entwickeln sich solche Stammkonferenzen. Und deswegen sage ich, du muss jetzt nicht unbedingt eine Software Architektin sein, um Software Architektur Konferenzen zu besuchen, irgendwann wirst du.
Stefanie Das stimmt. Den Nachwuchs nicht aus den Augen verlieren.
Larysa Auf diese Art und Weise junges female high Potential sozusagen anlocken als Konferenz Besucher. Und dann mal sehen, ob sie dann zu Speakerinnen werden.
Stefanie Sehr guter Plan. Ich sehe schon, du hast ganz viele Ideen, wie man Konferenzen anders und vielleicht auch besser gestalten kann. Du hattest ja jetzt die Idee, eine eigene Konferenz zu machen. Das Women Data and AI Tech Festival. Erzähl mal, wie kamst du auf die Idee, das zu machen? Und vor allem, wann kam dieser Punkt, das ist jetzt nicht nur eine geile Idee. Ich mache das jetzt einfach.
Larysa Danke, dass du mir diese Frage stellst, Du versetzt mich immer wieder mit dieser Frage in diese Zeit, wo es tatsächlich stattgefunden ist, weil es schon ein bisschen Magic war. Jetzt zurück, Sommer 2022. Ich habe mich bereit erklärt. Ich bin ein Teil der Women in Machinery and Data Science Community, es ist ein globales Netzwerk an Frauen. Mit der einzigen Regel, dass nur Frauen sprechen dürfen, aber teilnehmen, also die ganze Meetups zu besuchen, können alle. Das ist eine inklusive Community. Nur auf der Bühne dürfen Frauen stehen und Vorträge machen. Ich habe mich im letzten Sommer bereiterklärt, ein Meetup bei uns bei INNOQ auszurichten. Das Thema war Machinery in Operation, MLOPs für Data Scientists. Ich habe da die Grundlagen, MLOPs Grundlagen für Data Scientists erzählt und das war auch ein ziemlich großartiges Event. Und warum? Die Organisatoren haben das geschafft, von Anfang an einen dermaßen Safespace zu gestalten, so dass ich als Sprecherin und alle Teilnehmenden und wir hatten half half, die Hälfte waren Männer, die andere Hälfte waren Frauen und Transgender. Wir haben uns alle wohlgefühlt. Das war so eine Überraschung, die Organisatorin kam nach vorne und hat gesagt "Hey, liebe Leute, wir haben jetzt hier ein Meetup und wir sind hier eine Umgebung, in der wir lernen, eine Umgebung, wo wir Fragen stellen. Nicht aus irgendwelchen Ego Punkten, sondern weil wir neugierig sind. Weil wir eben Fragen haben und weil wir lernen wollen.” Und das hat für mich eigentlich die ganze Welt der Public Speaking dann für immer geändert.
Stefanie Mal ganz kurz nachgefragt, es hat sich vorne jemand hingestellt und hat das gesagt.
Larysa Richtig.
Stefanie Aber wie macht man denn, dass das auch wirklich so eintritt? Also, dass dieser Safe Space tatsächlich da ist?
Larysa Sie hat alle so positioniert. Sie hat das gesagt. Ihr könnt euer Ego jetzt ganz, ganz tief verstecken. Und fragen nur aus Neugier und nur, weil ihr lernen wollt, stellen. Und dann merkt man, wie die Leute einfach nur sorgfältig mit der Fragestellung umgegangen sind. Sie haben gesagt Hey Lisa, was ist deine Meinung oder hast du die Erfahrung? Nicht du musst das, das und das wissen, allein die Fragestellung, dass dann kleine Nuancen, aber das hat eine enorme Auswirkung gehabt auf die Gesamtstimmung, auf dieses ganze Safe Space Gefühl. Ich hatte keine Angst, irgendetwas nicht zu wissen. Weil ich wusste, ich habe jetzt keine Prüfung, was man normalerweise auf diesen Konferenzen ab und zu mal doch hat. Hier werde ich beurteilt, und auf diesem Meetup habe ich dieses Gefühl nicht gehabt. Das heißt also, ich habe viel freier gesprochen, das hat mir irgendwie auch Kraft gegeben. Das hat mir Energie gegeben, sie hat tatsächlich nur quasi das gesagt, ja, aber sie hat alle konditioniert. Das hat den Unterschied gemacht, so dass alle einfach konditioniert waren und haben sich einfach benommen. Nach dem Talk hatten wir eine Stunde Q&A Session, eine Stunde Q&A Session und die hatte ich total gerne, da kam auch Input, einfach nur der Austausch. Und da kamen auch die verschiedensten Fragen und dann habe ich gemerkt, dass die Fragen, die zum Beispiel über Sustainability, wie nachhaltig sind diese Modelle und die MLOPs Prozesse, die kamen aus PyLadies-Communities, wo du denkst hm, wir beschäftigen uns gar nicht mit dieser Frage. Du hast gemerkt, weil dort andere Leute mit anderer Sichtweise waren, die haben auch andere Fragen gestellt.
Stefanie Was das Ganze wieder bereichert hat, oder?
Larysa Das hat auch einen bereichert. Und dann kam diese Inklusion. Hm, wenn so viele Communities und so viel Input, dieses Empowerment, quasi ein Überbegriff, Empowerment, weil wir alle zusammen in einem Raum waren. Sie haben quasi von meinem Vortrag sehr viel gelernt. Ich habe sehr viel Input von den Fragen bekommen, was mich auch weitergebracht hat, weil ich dann in nächster Zeit mich mit diesen Fragen beschäftigt habe. Das war einfach ein Empowerment pur. Und danach. Ich habe diese Story auch erzählt. Danach ist mein LinkedIn explodiert. Ich dachte es ist jetzt nur meine Meinung, meine Wahrnehmung, meine Gefühle, meine Emotionen. Nein, die anderen Teilnehmer, die haben das Gleiche und sie haben mir Feedback gegeben, wieviel Inspiration, wieviel Input, wieviel Wissen und wieviel Drive sie von diesem Meetup bekommen haben. Ich saß da und dachte das kann nicht sein, dass so viele Leute irgendwie so empowered rausgekommen sind. Wir müssen das in groß machen. Dann habe ich gesagt okay, so richtig, den ganzen Tag. Es dürfen nur Frauen sprechen. Wir haben nicht nur Tech Talks. Wir haben auch die Möglichkeit, uns weiterzuentwickeln. Wir haben die Möglichkeit, uns Tools zu erlernen für professionelles, persönliches Weiterkommen. Wenn wir jetzt zum Beispiel so lernen würden, wie können wir finanziell unabhängig sein? Wenn ich ein Startup gründen möchte, was muss ich tun, wenn ich irgendwie meinen Ambitionen nachgehen möchte, gibt es da Tools, dass ich die großen Ideen meines Lebens verwirkliche. Dafür gibt es Tools, dafür gibt es Möglichkeiten, dafür gibt es alles. Wir müssen nur das irgendwie lernen. Das wollen wir mit diesem Festival. Das war quasi dieses Meetup, was ich im letzten Jahr im Sommer sozusagen ausgerichtet habe, hat sich in so eine Festival Idea dann sozusagen entwickelt.
Stefanie Von einem kleinen Meetup zu einem großen Tech Festival.
Larysa Und warum wir Tech Festival sagen? Weil neben der Tech Conference, was ein Teil des Festivals ist und neben dem Festival Spaces, wo wir über Financial Independence, Personal Professional Development und Entrepreneurship lernen werden, werden wir auch eine Techno Night haben im Anschluss, um dieses female Tech Power richtig zu feiern.
Stefanie Erzähl doch mal, wie heißt das Festival? Wann findet es statt? Und wo?
Larysa Der Name Women+ In Data And AI findet am 30. Juni statt, hier in Berlin im Radialsystem.
Stefanie Wofür steht denn das Women Plus?
Larysa Women Plus steht für Women, Transgender und Gender Minorities.
Stefanie Das heißt also die Bühne ist quasi Women Plus vorbehalten.
Larysa Richtig. Genau. Die einzige Regel bei diesem Festival ist, dass die Bühne für Women Plus vorbehalten ist. Das heißt, wir haben eine komplett female Line Up inklusive DJane, die ist auch female. Aber zum Festival sollten alle kommen, alle. Das heißt also, da sind wir absolut inklusiv und alle sind willkommen, auch ihr, liebe Männer.
Stefanie Alle sind wirklich herzlich willkommen. Wir haben mehrere Tracks. Das habe ich richtig verstanden. Wir haben einmal den Tech Track, nenne ich den mal, mit Talks aus verschiedenen Fachgebieten. Erzähl mal welche das sind.
Larysa Genau, dieser Tech Part von dem Festival, würde man so sagen, sieht wie eine ganz normale Tech Konferenz aus. Wir werden drei Tracks haben, nämlich Data Engineering, dann das zweite Data Sciences and Machine Learning Core. Und das dritte ist Machine Learning Production, MLOPs. Wir wollen einfach nur den ganzen Lifecycle von Daten bis ML in Production sozusagen dadurch abdecken.
Stefanie Und daneben gibt es eben diesen Track mit Offtopic Themen zum Thema Female Empowerment, Professional Development, was in der Richtung?
Larysa Richtig, das sind Workshops, die von wirklich großartigen Frauen auch ausgerichtet werden, auch renommierten Anbieter für solche Workshops, für professional personal development.
Stefanie Und eingerahmt ist das von zwei Keynotes, es wird eine Morgen Keynote geben und eine am Abend geben.
Larysa Eine am Abend für richtiges Empowerment. Wir werden natürlich auch ein Panel Diskussion zwischen female Tech Communities haben, dieses Festival ist so auch gedacht. Ich möchte auch diese Idee, dass man auch male female Communities auf einen Platz kriegt. Die möchte ich quasi skalieren. Was wir mit Festival gerade machen, ist so ein Network of Networks aufzubauen. Da sind schon mehr Communitys beteiligt, wie Py Ladies, Py Data, Women in Big Data, MLOPs Community, Women in Dev OPs, Female Tech Leaders und so weiter und so fort. Da sind tatsächlich sehr viele Communities, die zu diesem Festival kommen. Und ja, ich bin sehr gespannt.
Stefanie Das klingt nach einer ganzen Menge Möglichkeiten zu netzwerken. Ich meine, wenn ich die Anzahl an Communities sehe, die da involviert sind, das sind ja unendliche Möglichkeiten, sein eigenes Netzwerk zu vergrößern, sich gegenseitig zu bereichern. Irgendwie mit Themen, mit Wünschen, mit fachlichen Dingen, aber auch darüber hinaus. Gerade für Frauen ist das ja ein wichtiges Thema in letzter Zeit.
Larysa Auf jeden Fall. Das Thema Frauen und Netzwerken haben wir so neulich auch miteinander gesprochen. Wir Frauen, wir netzwerken, wir netzwerken aber anders. Wir bleiben gerne in diesem kleinen Netzwerk und bleiben auch leiser. Was ich auch sehe, wenn Frauen netzwerken, es geht eher um ein persönliches Empowerment, also quasi Mut machen. Was ich mir wünsche und was wahrscheinlich uns, oder zumindest in meiner Erfahrung, fehlt, ist ein professionelles Weiterkommen. Professionelle Weiterentwicklung durch das Netzwerken, das Empfehlen von meinen Fellows Networks Mitglieder, dass wir nicht nur quasi auf diese persönliche Ebene, sondern auf diese Arbeitsebene auf der Geld Ebene auch netzwerken.
Stefanie Also richtig kompetente Frauen weiterempfehlen. Das klassische Vitamin B, oder?
Larysa Absolut richtig. Ja, wir nennen das Vitamin B?
Stefanie Genau. Um noch mal auf Festival zurückzukommen, die Techno Night angesprochen. Warum feiern wir eine Techno Night?
Larysa Warum feiern wir eine Techno Night?
Stefanie Warum nicht, könnte man sagen.
Larysa Warum nicht? Also, wir feiern Techno Night, es ist die Nacht im Anschluss zu einem sehr intensiven Tag, wo wir sehr viel gelernt haben, sehr viele andere Menschen kennengelernt haben. Wo wir unser Netzwerk erweitert haben. Ja, und jetzt ist der richtige Zeitpunkt, einfach das Ganze abzufeiern, diese Female Power abzutanzen.
Stefanie Also ich bin dabei. Du hast mich mit deiner Energie auf jeden Fall angesteckt. Mal angenommen, ich bin jetzt ein Interessent oder eine Interessentin und ich möchte gern von der Arbeit aus hin und muss meinen Boss oder meine Bossin überzeugen. Guck mal, ich muss jetzt ja 299€ für das Ticket hinlegen. Wie schaffe ich das denn? Was sind dann die besten Argumente dafür?
Larysa Ich würde diese ganzen Dinge, die ganzen Bosses auch fragen. Wollt ihr engagierte, ambitionierte Mitarbeiter, die nach so einem Event richtig gestärkt zurückkommen, mit neuen Kontakten, neuen Verbindungen, neuem Wissen, neuen Inspirationen und Lust auf mehr? Ich habe jetzt mit irgendeinem imaginären Boss geredet. Das ist das, was wir wollen, dass die Leute lernen. Wir wollen auch zeigen, dass wir so viel female Power gesammelt haben. Wir haben so viele Role Models, wir werden 18 Talks haben von female speakern. Alle, die auf der Bühne stehen, sind female. Ich weiß nicht, wo man mehr Inspiration kriegt.
Stefanie Kannst du noch kurz ein, zwei Highlights aus dem Programm nennen?
Larysa Hu. Also soll ich die 18 Highlights nennen? Zum Beispiel Data Mesh, wie werden zwei Talks zum Thema Data Mesh haben. Einen von Thoughtworks von Emily und eins von Bayer von Laura. Es geht um Data Mesh aus der strategischen Perspektive und Data Mesh als Umsetzung in so einem großen Unternehmen wie Bayer AG. Wenn man alleine zum Beispiel über Data Mesh lernen möchte, sollte man zu diesem Festival kommen. Da kriegt man schon mal Leute, die das tatsächlich umgesetzt haben. Die beiden Frauen, die Emily Kaczynski, die ist Head of Data Science Force und hat sehr viel Projekte gesehen. Also für mich persönlich, Emily ist ein Role Model, ist eine Inspiration und mein MLOPs Journey habe ich im Oktober 2019 angefangen, indem ich zu ihr gekommen bin auf der Konferenz und hab gefragt Emily, ich möchte gerne mit MLOPs starten, was mache ich? Und dann hat sie mit mir gesprochen und so ging meine MLOPs Reise los. Wie gesagt, da sind sehr inspirierende Frauen, die da auf der Bühne stehen. Die Natalie Reimers von Paypal, Director of Engineering, die wird über Sustainability in Platform Engineering erzählen. Sie hat auch massive Erfahrung. Oder unsere Sprecherin von WrapHub. Sie ist eine Junior Architektin und hat schon so viele Erfahrungen mit Machine Learning Platforms gesehen und gesammelt. Da bin ich echt neidisch, also im positiven Sinne neidisch. Oder zum Beispiel Lina und Elena, wir haben so einen Doppeltalk. Sie werden über Best Practices reden, wie man Machine Learning ins Production bringt. Lina ist für mich auch so ein absolutes Highlight und Role Model. Sie hat so viel Erfahrung. Sie hat bei DKB gearbeitet und sie ist ein ganz aktives Mitglied in der MLOPs Community. Sie ist ein echter Superstar und ihre Energie ist so dermaßen ansteckend und ihre Kompetenz ist dermaßen überzeugend, einfach nur allein sie anzugucken und ihr zuzuhören, von ihr zu lernen. Es ist einfach nur DIE Gelegenheit.
Stefanie Also die Liste, allein die Aufzählung ist schon sehr eindrucksvoll. Sag mal bei dem Thema, wir haben ja kein Call for Papers gemacht, oder?
Larysa Wir haben keinen Call for Papers gemacht.
Stefanie Sondern? Erzähl mal.
Larysa Ich habe ganz lange überlegt. Jetzt haben wir diese Idee mit dem Festival, aber wie machen wir das mit den Talks? Dann habe ich Folgendes gemacht, ich habe einfach mein Netzwerk sozusagen aktiviert und habe in meinem Netzwerk nach Empfehlungen gefragt. Zum Beispiel, ich bin auch ein aktives Mitglied in der MLOPs Community. Und da habe ich Dimitrios, der diese Community sozusagen managt, mit ihm telefoniert hat. Wer sich auskennt, dann bist du das. Genau, dann habe ich initial sozusagen die Empfehlungen bekommen. Und so habe ich meine Initiale Seeds oder die ersten fünf Speakerinnen bekommen. Ich habe sie einfach angesprochen und habe gesagt: Hey! Ich habe hier eine Idee mit dem Festival. Ich weiß aus Erfahrung, dass du gute Vorträge machst. Magst du bei so einem Festival mitmachen? Keine Frau hat mir abgesagt.
Stefanie Aber du musstest ein paar Mal nachfragen, oder?
Larysa Natürlich. Man muss dranbleiben. Die Attitude Never give up bleibt auch hier gültig. Klar, natürlich. Habe ich aber gerne gemacht. Ich bin von dieser Idee sehr überzeugt. Ich sehe, wie die Leute davon überzeugt sind. Und wir sind schon eine ziemlich kritische Masse, um irgendwie zurückzurudern. Was danach passiert, ist aber richtig interessant. Seitdem die Webseite live ist und wir unsere Social Media Kampagne fahren, kommen female Speaker auf mich zu und sagen: Ich möchte gerne sprechen und da kommen auf mich großartige Frauen, die sehr viel eher die Expertinnen sind, also sehr viel Erfahrung haben und saisonierte Speakerinnen sind. Das heißt also, irgendetwas muss an diesem Festival sein, dass das irgendwie andere Leute anzieht, ohne Call for Papers.
Stefanie Einfach nur Mund zu Mund Propaganda. Genau.
Larysa Ich werde auch anderen Speakerinnen vorgestellt. So nach dem Motto schau mal, sieh an, die ist großartig, rede mit ihr. Und das ist für mich richtig ein Aha Effekt, womit ich überhaupt nicht gerechnet hab und deswegen diese ganze Ausrede Wir finden nicht genug female Speakers in unser Programm Lineup halte ich mittlerweile für einfach… Klar, ihr habt auch niemanden gefragt. Das ist das, was ich gerade erlebe. Und das ist eine der schönsten Erfahrungen, die ich jetzt gerade mache. Dass die Konferenzen anders gehen, dass wir durchaus laut sein sollten, dass wir durchaus unsere female Power und Expertise feiern sollen und die Konferenzen sollten wahrscheinlich sich ein bisschen in Frage stellen.
Stefanie Dinge neu denken.
Larysa Dinge neu denken, Neue Formate einfach.
Stefanie Das ist vermutlich auch eine Investition in die Zukunft.
Larysa Definitiv.
Stefanie Genau, Larysa. Also zum WDAI hast du mich auf jeden Fall überzeugt. Ich hoffe, euch Zuhörerinnen und Zuhörern da draußen geht es genauso. Wir verlinken die Festival Seite natürlich in den Shownotes und ihr könnt euch dort über Tickets, über Programm, über den Ablauf informieren. Wir aktualisieren die Webseite regelmäßig. Momentan ist alles noch so ein bisschen work in progress, aber am 30. Juni ist es soweit. Ich hoffe den einen oder anderen, die eine oder andere von euch in Berlin zu sehen. Ich bin auf jeden Fall vor Ort, Larysa sowieso. Larysa, vielen Dank für das Gespräch.
Larysa Danke für die Einladung.
Stefanie Danke an euch da draußen. Und ich sag bis zum nächsten Mal Ciao.
Larysa Ciao.