Möt Mathias!

Hur ser en typisk arbetsdag ut för dig?  
Först måste jag bestämma mig för var jag ska sitta. Jag jobbar med ett projekt i Lilleström där vi har kontorsdagar på tisdagar och torsdagar. Övriga dagar sitter jag antingen på Accelerate at Ivers kontor i centrala Oslo eller i mitt hemmakontor. 
Dagen börjar ofta med en kopp kaffe och ett morgonmöte. När teamet har lagt upp en plan för dagen sätter jag på hörlurarna med musik och börjar utveckla. Resten av dagen styr jag till stor del själv: när jag äter lunch, tar en paus eller en promenad o.s.v. Ganska behagliga dagar, faktiskt. 

Vilka kunder trivs du bäst med?  
Jag gillar kunder som vågar tänka nytt, både vad gäller teknik och arbetsmetoder. Dataplattformar kan ofta vara tunga och dyra system som är svåra att göra drastiska förändringar i när de väl har installerats. Många företag sitter fast i gamla lösningar eftersom de saknar resurser för att modernisera sin plattform, eller så törs de inte prova moderna lösningar som molnlösningar. 

Varför valde du att börja på Accelerate at Iver? 
Jag valde att börja på Accelerate at Iver (tidigare Aztek) eftersom jag kände till ledningen och visste vad de hade åstadkommit tidigare. Det var också avgörande att företaget hade kompetenta och trevliga medarbetare och en bra social miljö.  

Vad motiverar dig i ditt arbete?  
Jag motiveras av att lösa de tekniska utmaningar och logiska problem som ofta uppstår när man tar data från en källa och upp genom lagren för använda i rapporter. Det är också spännande att se det värde som gömmer sig i datan efter att den har dragits genom plattformen och presenterats i en läsbar form. På sätt och vis är det facit eller det äkta svaret på hur hjulen snurrar i en organisation.  

Kan du berätta lite om din väg hit?  
Jag tog min masterexamen i datavetenskap vid UiO 2018. Sedan dess har rollen som data scientist långsamt blivit mindre eftertraktad och dataingenjörer blivit mer efterfrågade. En stor del av anledningen kan vara att dataplattformar som Azure, AWS o.s.v. redan har maskininlärnings- och analysalgoritmer, vilket gör att behovet av att utveckla dem internt minskar. Därför blir det allt viktigare att kontrollera dataflödet och underlätta sådana lösningar, och resurserna måste kunna förstå och flytta data genom hela stacken, från källa till rapport. 

Vad drömmer du om att göra om 5 år?  
Jag har länge velat arbeta mer mot energibranschen och med grön energi. Det var något jag skrev min masteruppsats om, och jag tror att den gröna omställningen har mycket att hämta från datasektorn. 

Vad gör du helst på fritiden?  
På fritiden gillar jag sport och jag organiserar fotbollspass för Accelerate at Iver varje måndag. Annars gillar jag musik, både att spela och producera.