Bli kjent med Marius i Atea

Utdanning og yrkesbakgrunn?

Jeg tok min bachelorgrad i økonomi og matematikk ved University of Wyoming, USA. I USA studerte jeg også mekanisk ingeniør som ga meg grunnleggende programmeringsferdigheter.

Kombinasjonen av programmering og matematikk gjorde at jeg fant interessen for maskinlæring. Dette gjorde at jeg tok en master i Data Science ved NMBU (Norges Miljø- og biovitenskapelige universitet). Mellom 4. og 5. året i masteren hadde jeg sommerjobb i Atea Trondheim som ga meg mersmak på mulighetene i selskapet. I Atea har jeg jobbet både internt og eksternt med større maskinlæringsprosjekter, holdt innlegg på Atea Community og vært delaktig i oppbyggingen av et Data Science-miljø på tvers av Atea.

Hvordan er jobben din?

Jeg har en variert arbeidshverdag med ulike oppgaver, men hvor fellesnevneren er teamarbeid. Jeg er både delaktig i innsalg, kundedialog, oppfølging og utvikling.

En viktig del av jobben min i dialogen med kunder er å underbygge viktigheten av å samle data på en strukturert måte. Når dette er på plass, vil det bli naturlig å se hvor maskinlæring kan være en nøkkelfaktor for videre utvikling av virksomhetene vi bistår.

Hva kreves av ferdigheter for å lykkes i denne jobben?

Det kreves en god dose forståelse for faget, men mest av alt en interesse for å lære og ikke minst se mulighetene.

Det er også viktig å ha gode kollegaer, noe jeg er så heldig å ha mange av. Det er de som gjør deg gode, og når man kan bygge på styrkene til hverandre som et team, er man nesten garantert å lykkes.

Hvordan holder du deg oppdatert innen bransjen?

Jeg bruker kollegaene mine aktivt i hverdagen og sparrer med de om mulighetene og utfordringene.

Sammen holder vi hverandre oppdatert og ikke minst kommer fram til gode løsninger for kundene våre. Det finnes også et hav av ulike medier og podkaster der ute som jeg lar meg inspirere av.

Jeg liker å følge med når systemene jeg selv bruker slipper nyheter. Da prøver jeg å lese meg opp på disse. Ellers har jeg tro på konferanser og fysiske møter, da det ofte skaper engasjement og mye ny læring.

Dersom du var fersk student i dag, hvilke studier ville du valgt?

Det er viktig å bygge noe kompetanse og forståelse om mulighetene med data. Som de fleste av oss er enige om, åpner mer strukturert og tilgjengeliggjort data nye dører. Deling av data på tvers av systemer er essensielt for å klare å se sammenhenger og ikke minst nye muligheter.

Jeg har alltid likt å kunne hjelpe de rundt meg, så jeg ville valgt å studere noe som gir meg muligheten til å hjelpe de eldre til å ha en bedre og tryggere hverdag. Jeg har tro på at kombinasjonen av mer, bedre, samlet og tilgjengelig data rundt hverdagen til de eldre, gitt til et tverrfaglig team vil kunne gjøre nettopp dette. Som data scientist har jeg en viktig rolle i nettopp dette teamet, så derfor ville jeg fort studert det samme igjen.

Hvilke trender tror du kommer til å prege bransjen i tiden som kommer?

Det er tydelig indiksjoner på at data science og maskinlæring kommer til å bli en enda større del av hverdagen vår. Som vi allerede ser hos alle de største leverandørene av IT-løsninger, er nettopp disse områdene høyt på dagsorden. Jeg tror også at vi vil se bedre løsninger basert på IoT, som vil la større deler av teknologien snakke mer og tettere sammen.

Fremtiden vil la oss bruke eksisterende kunnskap på en bedre og smartere måte - bruk av mer data vil åpne nye dører.