Die Frage kommt in dieser Form immer wieder an: Ich suche ein Data-Science-Praktikum in einer Beratung, bei dem ich an echten KI-Modellen mitarbeite - wer bietet so etwas in Deutschland an? Die ehrliche Antwort ist zweiteilig. Es gibt solche Praktika, in beachtlicher Zahl. Aber die Wahrscheinlichkeit, in einem davon tatsächlich zu modellieren, hängt weniger vom Namen des Hauses ab als von der Art des Hauses und vom konkreten Projekt, in das du gesetzt wirst.
Vier Typen von Häusern - und was sie unterscheidet
Beratung ist kein einheitliches Gewerbe. Für die Frage nach der Modellarbeit lohnt es, vier Gruppen zu trennen.
Große Wirtschaftsprüfungs- und Strategiehäuser. Sie haben eigene Daten- und KI-Einheiten mit oft mehreren hundert Personen. Praktika sind strukturiert, gut vergütet und laufen nach festen Programmen. Die Modellarbeit findet statt, konzentriert sich aber in spezialisierten Teams innerhalb des Hauses. Landest du im Beratungsteil daneben, arbeitest du an Konzepten, Zielbildern und Machbarkeitsprüfungen, in denen von einem Modell die Rede ist, ohne dass eines trainiert wird.
IT-Beratungen und Systemhäuser. Hier steht die Umsetzung im Vordergrund. Es wird gebaut, integriert und betrieben, oft entlang der Plattform eines großen Anbieters. Modellarbeit gibt es, sie ist aber selten das Zentrum - häufiger geht es darum, ein vorhandenes Verfahren in eine bestehende Systemlandschaft zu bringen. Für alle, die aus der technischen Ecke kommen, ist das kein Nachteil, im Gegenteil: Man sieht, wie eine Lösung in den Betrieb geht.
Spezialisierte Daten- und KI-Boutiquen. Häuser mit zwanzig bis zweihundert Personen, deren Geschäft ausschließlich aus Daten- und Modellprojekten besteht. Hier ist die Wahrscheinlichkeit am höchsten, wirklich an einem Modell zu arbeiten, weil es nichts anderes gibt. Die Kehrseite: weniger Struktur, unregelmäßigere Betreuung, kleinere Praktikantenjahrgänge und häufig eine geringere Vergütung als bei den großen Häusern.
Inhouse-Beratungen von Konzernen. Interne Einheiten, die nur für das eigene Unternehmen arbeiten. Formal Beratung, praktisch näher an einer Fachabteilung. Vorteile: dieselben Daten über Jahre, kaum Reisen, planbare Projekte. Nachteil: weniger Vielfalt und oft langsamere Entscheidungswege.
| Typ | Anteil echter Modellarbeit | Struktur im Praktikum | Reisetätigkeit |
|---|---|---|---|
| Wirtschaftsprüfung und Strategie | stark vom Team abhängig | hoch | mittel bis hoch |
| IT-Beratung und Systemhaus | Umsetzung vor Modellierung | mittel bis hoch | mittel |
| Daten- und KI-Boutique | am höchsten | gering | gering bis mittel |
| Inhouse-Beratung im Konzern | mittel, dafür konstant | mittel | gering |
Die Einordnung ist eine Faustregel aus Stellenausschreibungen und Erfahrungsberichten, keine Erhebung. Es gibt Modellierungsteams in großen Häusern, die intensiver rechnen als manche Boutique.
Warum ein großer Teil der Arbeit nicht Modellierung ist
Das ist keine Schwäche der Branche, sondern ihr Geschäftsmodell. Eine Beratung wird bezahlt, weil ein Kunde eine Frage hat und intern niemanden, der sie beantwortet. Der Weg dorthin führt über Aufnahme, Abstimmung und Präsentation.
Aufnahme heißt: verstehen, welche Daten es überhaupt gibt, wer sie besitzt, in welchem Zustand sie sind. Das sind Gespräche, Systemzugänge, Wartezeiten. In vielen Projekten vergeht ein erheblicher Teil der Laufzeit, bevor die erste Zeile Code entsteht.
Abstimmung heißt: mit Fachbereich, IT, Datenschutz und Betriebsrat klären, was zulässig und gewollt ist. Ein technisch gutes Verfahren, das niemand einsetzen darf, ist wertlos.
Präsentation heißt: Ergebnisse so aufbereiten, dass eine Entscheidung möglich wird. Auch ein sauber gerechnetes Modell wird über Folien verkauft.
Erfahrungsgemäß macht die eigentliche Modellarbeit in einem typischen Beratungsprojekt einen kleineren Teil der Zeit aus als die drei anderen Blöcke zusammen. Wer das weiß, wird nicht enttäuscht - und erkennt, dass die Kommunikationsanteile keine Ablenkung sind, sondern der Teil, den man im Studium am wenigsten übt.
Woran du in der Ausschreibung erkennst, was dich erwartet
Anzeigen sind ehrlicher, als sie wirken, wenn man auf die Verben achtet.
Gute Zeichen: genannte Werkzeuge und Bibliotheken, nicht nur Schlagwörter. Formulierungen wie "Entwicklung und Evaluation von Modellen", "Aufbereitung von Trainingsdaten", "Auswertung von Experimenten". Ein Hinweis darauf, dass Code in ein Repository geht. Ein benanntes Fachgebiet - Prognose, Textverarbeitung, Bilddaten.
Warnzeichen: ausschließlich Verben wie unterstützen, begleiten, mitwirken, recherchieren. Der Schwerpunkt auf Marktanalysen und Präsentationen. Eine Aufzählung von zwölf Themengebieten ohne jede Tiefe. "Erste Erfahrung mit KI wünschenswert" bei einer Stelle, die sonst nur nach Kommunikationsstärke fragt. Wie sich solche Signale allgemein lesen lassen, behandelt der Beitrag über den Alltag im Data Analytics an einem verwandten Beispiel.
Prüffragen für das Gespräch
Diese Fragen sind höflich, üblich und liefern viel. Stell sie ruhig direkt.
- An welchem Projekt würde ich in den ersten vier Wochen arbeiten, und in welcher Phase steckt es gerade?
- Arbeite ich beim Kunden im System oder auf einer internen Umgebung? Wie lange dauert es erfahrungsgemäß, bis ich Datenzugriff habe?
- Wie viele Personen sind im Projektteam, und wie viele davon schreiben Code?
- Gibt es ein Modell, das aus einem früheren Projekt in Betrieb gegangen ist? Wer betreut es heute?
- Wie werden Ergebnisse bewertet - gibt es Vergleichswerte oder eine Baseline?
- Wie viel meiner Zeit fließt voraussichtlich in Unterlagen und Abstimmungen?
- Wer betreut mich fachlich, wenn mein Betreuer beim Kunden ist?
Die fünfte Frage trennt am zuverlässigsten. Wo Ergebnisse gegen eine Baseline gemessen werden, wird modelliert. Wo darauf keine Antwort kommt, entstehen eher Konzepte. Wie technische Gespräche in diesem Umfeld ablaufen und was du vorbereiten solltest, steht im Beitrag zum technischen Gespräch.
Projektlaufzeiten und Reisen - was das für ein Praktikum bedeutet
Beratungsprojekte laufen häufig in Abschnitten von etwa drei bis sechs Monaten. Ein Praktikum von drei Monaten passt damit selten sauber in einen Projektabschnitt. Zwei Fälle sind üblich, und beide solltest du kennen.
Du steigst in ein laufendes Projekt ein. Dann ist die Aufnahme erledigt, die Daten liegen bereit, du kommst schnell zu inhaltlicher Arbeit - siehst aber weder Anfang noch Ende.
Du beginnst mit einem Projekt. Dann erlebst du die Aufnahme in voller Länge und bist möglicherweise weg, bevor das Ergebnis steht. Lehrreich ist das trotzdem, nur eben anders.
Zur Reisetätigkeit: Sie ist deutlich geringer geworden, als der Ruf der Branche vermuten lässt, aber nicht verschwunden. Üblich sind ein bis zwei Tage vor Ort pro Woche, in Phasen mit Werkstätten und Abschlussterminen mehr. Für ein Praktikum heißt das: Frag nach der erwarteten Präsenz beim Kunden, nach der Erstattung und danach, ob Praktikanten überhaupt mit zum Kunden dürfen - manche Häuser lassen das aus vertraglichen Gründen nicht zu, und dann verbringst du die Zeit in der internen Umgebung.
Ein Praktikum ist außerdem nicht der einzige Weg in ein Beratungshaus. Wenn dein Studienplan Vollzeit über mehrere Monate nicht hergibt, lohnt der Vergleich der Einstiegsformen im Beitrag Praktikum, Werkstudium oder Abschlussarbeit. Gerade Boutiquen arbeiten gern mit Werkstudenten über längere Zeiträume.
Was du mitbringen solltest
Fachlich unterscheidet sich die Anforderung wenig von anderen Data-Science-Stellen: SQL, Python, ein Gefühl für Auswertung und Statistik, ein vorzeigbares Projekt. Die Aufgaben im Detail beschreibt der Beitrag über die Arbeit eines Data Scientist, die Rolle selbst die Profilseite zum Data Scientist.
Zwei Dinge kommen in der Beratung hinzu. Erstens die Fähigkeit, ein Zwischenergebnis in fünf Minuten verständlich zu erklären, auch wenn es unfertig ist. Zweitens Geduld mit Datenzugängen. Wer aus dem Studium gewohnt ist, dass die Daten in einer Datei liegen, unterschätzt regelmäßig, wie viel Arbeit die Beschaffung ist - die Datenseite dieser Projekte ist im Beitrag zum Einstieg über Data Engineering genauer beschrieben.
Welche Aufgaben eine beratende Rolle im KI-Umfeld umfasst, steht auf der Profilseite zum KI-Consultant; die angrenzenden steuernden und anwendungsnahen Rollen sammelt das Berufsfeld Anwendung und Steuerung.
Wo du suchst
Namen einzelner Häuser helfen weniger, als man denkt - die Einheiten ändern sich, und dieselbe Firma bietet an einem Standort Modellarbeit und am anderen Konzeptarbeit. Sinnvoller ist es, nach dem Zuschnitt zu suchen: Filtere die ausgeschriebenen Praktika nach Aufgabenbeschreibung statt nach Arbeitgeber, und ordne jede Anzeige einem der vier Typen zu, bevor du dich bewirbst. Weitere Beiträge rund um Praktika findest du in der Kategorie Praktikum.
Die kurze Antwort
Beratungspraktika mit echter Modellarbeit gibt es. Am dichtesten sind sie in spezialisierten Daten- und KI-Boutiquen und in den Datenteams der großen Häuser. Ob dein Praktikum dazugehört, entscheidet nicht der Name auf der Visitenkarte, sondern das Projekt - und danach kannst du im Gespräch fragen, bevor du zusagst.
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