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Karriere-Interview : „Geradlinig war es nicht – und definitiv auch nicht geplant“

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Von Berlin nach Berlin: Ralf Herbrich hat in der Hauptstadt promoviert. Im Anschluss arbeitete er zunächst bei Microsoft in Cambridge/England. Nach zwölfeinhalb Jahren im Ausland kehrte er 2012 nach Berlin zurück. Bild: Amazon

Der Berliner Ralf Herbrich ist seit 2012 Leiter der Forschungs- und Entwicklungsabteilung Künstliche Intelligenz (KI) bei Amazon. Im Interview erzählt er, wie er an die Stelle gekommen ist und warum er seine Karriere nicht als geradlinig bezeichnen würde.

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          Herr Herbrich, seit knapp sechs Jahren leiten Sie das KI-Team bei Amazon. Was sind drei typische Aufgaben Ihrer täglichen Arbeit?

          Wir haben eine Menge internationale Veröffentlichungen. Eine typische Aufgabe ist es daher, wissenschaftliche Paper meiner Kollegen zu lesen. Eine zweite sehr typische Aufgabe: mit zumindest einem meiner Mitarbeiter ein längeres Gespräch zu führen. Gerade komme ich beispielsweise vom Lunch mit einem unserer „Principal Scientists“. Der Austausch trägt dazu bei, mit Wissenschaftlern und Softwareentwicklern eine gemeinsame Sicht auf die Projekte zu entwickeln. Eine dritte Aufgabe ist mindestens eine Videokonferenz täglich. Denn mehr als die Hälfte des Teams sitzt nicht in Berlin, sondern in Barcelona, Bangalore und Seattle. Da ist es wichtig abzugleichen, wie die Projekte auch international vorankommen.

          Der Hype um KI wurde in den vergangenen Jahren immer größer. Wie hat sich Ihre Arbeit dadurch verändert?

          Meine Arbeit hat sich sehr verändert. 2012 gab es ein zehnköpfiges Team, das vollständig in Berlin saß. Wir haben in vielen Produkten schon maschinelles Lernen benutzt, aber noch nicht in allen. Inzwischen gibt es weltweit weitere Teams, etwa in Spanien, Amerika und England. Und auch die Palette, in der wir KI einsetzen, hat sich wesentlich vergrößert – sei es bei Alexa, Amazon Web Services, unserem Videobusiness oder im Bereich der maschinellen Übersetzungen für unsere Verkäufer.

          Wie muss man sich die Arbeitsweise Ihrer Forscher vorstellen?

          Im Vordergrund steht nicht die Frage, was gerade das Spannendste im wissenschaftlichen Feld und auf Konferenzen ist, sondern: Jeder Mitarbeiter, der eine Forschungsidee vorbringen will, beginnt damit, die Produktidee vorzustellen, die dadurch ermöglicht würde. Die Forschung ist also von der Produkterfahrung in einem speziellen Kundensegment ausgehend ganz strikt rückwärtsgerichtet. Und so sind dann auch die Teams strukturiert: Beispielsweise gibt es Kollegen, die Händlern bei den Möglichkeiten, ihre Produkte aufzulisten, helfen. Wir haben ein Team, das die angebotenen Bücher reindiziert. Ein weiteres Team beschäftigt sich mit Vorhersagen zur Nachfrage der Produkte. Das heißt, die Strukturierung ist nach Anwendbarkeit der Wissenschaft in der Produkt­erfahrung organisiert.

          Auf welche Fähigkeiten legen Sie bei Berufseinsteigern besonderen Wert?

          Zuverlässig zu arbeiten, anderen gegenüber Vertrauen aufbauen zu können und Teamfähigkeit – das sind zentrale Anforderungen. Wenn jemand noch nicht in den Programmiersprachen Ruby oder Python programmieren kann, ist das erlernbar. Wenn sich jemand aber einfach nicht gut in ein Team integriert, ist es schwierig – das ist nicht so einfach erlernbar. Denn die Wissenschaftler arbeiten viel mit Kollegen in den Produktgruppen, also mit Softwareentwicklern und Produktmanagern, zusammen. Wer kein Vertrauen aufbaut, kann zwar wissenschaftlich die größten Durchbrüche erzielen; letztlich bleibt das aber unbedeutend, wenn sich diese am Ende nicht in einem Produkt materialisieren.

          Mit welchen Ihrer eigenen Kompetenzen haben Sie selbst bei Amazon überzeugt?

          Da kann ich nur spekulieren: Ich hatte, als das Angebot von Amazon kam, schon über 20 Jahre wissenschaftlich im KI-Bereich gearbeitet – in verschiedenen Positionen: als Doktorand, als Postdoktorand und dann bei Microsoft Research und Facebook. Ich konnte eine sichtbare Publikationshistorie vorweisen. Zudem hatte ich mehr als einmal bewiesen, dass ich Ideen und wissenschaftliche Ergebnisse auch in die Praxis umsetzen kann – und ich hatte Leitungserfahrung.

          Kam das Jobangebot überraschend?

          Ja, das Jobangebot kam überraschend, weil ich eigentlich für einen informellen Besuch bei Amazon eingeladen war – und mir gar nicht klar wurde, dass ich in einem Jobinterview bin. Ich war also ziemlich überrascht, als nach den Gesprächen ein Angebot kam. Aber letztlich war es gut so, denn unwissend, wie ich war, führte ich die Gespräche recht entspannt.

          Nahmen Sie die Herausforderung ohne Zögern an? Immerhin sollten Sie die KI-Abteilung bei Amazon ganz neu aufbauen …

          Ich bin grundsätzlich ein Optimist. Aber ich hatte auch großen Respekt vor der Aufgabe, die ich mir zum Teil ja auch selbst so gestellt hatte. In den Jobverhandlungen hatte ich mich zum Beispiel dafür ausgesprochen, das Team in Deutschland anzusiedeln. Weil ich den Eindruck hatte, dass Berlin zu dem damaligen Zeitpunkt als Talentschmiede völlig übersehen wurde. Aber konnte ich wissen, dass die Leute auch dort arbeiten würden? Ich lebte damals in Mountain View und war – außer zu Besuch – seit zwölfeinhalb Jahren nicht mehr in Deutschland gewesen. Mein Auftrag war es, einen Entwicklungsstandort aufzubauen, für den es noch keinen Unternehmenszweig von Amazon, geschweige denn ein Gebäude oder einen einzigen Angestellten gab. Nach einem Jahr Aufbauarbeit hat sich die Aufgeregtheit dann aber gelegt.

          Würden Sie Ihre Karriere als geradlinig bezeichnen?

          Nein, geradlinig war sie nicht. Und definitiv auch nicht geplant. Ich habe promoviert und bin dann eher durch Zufall in ein Research-Fellowship reingestolpert – eigentlich auch nur für 18 Monate, aus denen dann elf Jahre wurden. Im Grunde bin ich immer meiner Passion gefolgt. Nach der Stelle als Direktor eines Innovationsteams bei Microsoft habe ich ab 2011 bei Facebook wieder selbst programmiert: Tausende Zeilen von C++-Code für Facebooks Softwaresysteme. Für mich war das kein Rückschritt, nur anders, aber eben nicht der klassische Karriereweg. Ich programmiere gern, auch noch heute in meiner Freizeit. So ging es hin und her von der Wissenschaft zum Gruppenleiter, dann zum Softwareentwickler, zum organisatorischen Leiter und gegenwärtig noch mehr in Richtung Geschäftsführung.

          Welche Rolle spielte das Thema Ihrer Doktorarbeit für Ihre berufliche Laufbahn?

          Das Thema maschinelles Lernen selbst hat mich direkt nach dem Abschluss natürlich für das Research-Fellowship am Darwin College in Cambridge qualifiziert. Die Methoden der Arbeit werden heute noch angewandt, auch in der Industrie. Doch insgesamt war das Thema wahrscheinlich weniger relevant als die Erfahrungen, die man in der Zeit macht, wie etwa relativ diszipliniert zu arbeiten. Ich habe zum Beispiel im Jahre 2000 meine Doktorarbeit als Buch veröffentlicht. Wer an so einer Sache arbeitet, weiß: So ein Projekt zu Ende zu bringen braucht eine ungeheure Diszi­plin. Diese erlernte Disziplin hilft mir bis heute in vielen Bereichen meiner Arbeit.

          Wird Sie das Thema KI bis zum Ende Ihrer beruflichen Laufbahn beschäftigen?

          Das ist eine schwere Frage: Begeisterung für das Thema habe ich, seit ich 24 bin – heute bin ich 44. Noch viel schwerer fällt mir allerdings eine Antwort auf die Frage, was etwa in fünf Jahren sein wird. Ich habe immer versucht, das vorherzusagen, und lag immer daneben. Klar ist auf jeden Fall, dass der Schritt hin zu einer KI, die der echten Intelligenz richtig nahe kommt, noch dauern wird. Denn es gibt noch große Herausforderungen, die sich nicht in ein oder zwei Jahren lösen lassen. Wir sprechen hier eher von zehn bis zwanzig Jahren.

          Das Interview führte Julia Hoscislawski.

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