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Juan Vivanco

Co-Leiter Data Science im Projekt „Vielfalt Entscheidet“ bei Citizens for Europe

  • Bildungsweg: Studium Politik und Geschichte / VWL / Master National and International Policy and Administration
  • Institution(en): Jacobs University Bremen / Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main / Universität Potsdam
  • Arbeitssprache: Deutsch

Welche drei Dinge haben Sie auf der Arbeit zuletzt erledigt?

  1. Call mit einer Partner-Universität, um die Erhebung von Antidiskriminierungs- und Gleichstellungsdaten zu diskutieren.
  2. Erstellung von Grafiken in R für eine Publikation.
  3. Coding-Session, um Bugs in einer von uns entwickelten App in Python zu beheben.


Nach welchen Kriterien haben Sie damals Ihre Studienfächer ausgewählt?

Ich bin in einer Familie aufgewachsen, in der stets intensiv über Politik diskutiert worden ist. Ich habe mich dementsprechend schon als Kind für Politik und das Weltgeschehen interessiert. Gleichzeitig war ich immer technologiebegeistert und dachte eigentlich, dass ich nach dem Schulabschluss Informatik studieren würde. Vor dem Beginn meines Bachelorstudiums fiel es mir schwer, eine Entscheidung zu treffen; letztendlich setzte sich jedoch mein Interesse an sozialwissenschaftlichen Fragestellungen durch. Innerhalb des Studiums konnte ich aber auch sowohl einen Fokus auf datenwissenschaftliche Aspekte als auch auf quantitative Methoden legen, sodass sich beide Interessen gut verbinden ließen.


Wussten Sie schon im Studium, in welchem Tätigkeitsfeld Sie nach dem Abschluss arbeiten möchten?

Ich hatte vor bzw. während des Studiums nur eine sehr vage Vorstellung von dem, was nach dem Studienabschluss für mich möglich sein könnte. Der diplomatische Dienst gestaltete sich als sehr attraktiv. Gleichzeitig zog ich jedoch auch eine akademische Karriere oder eine Stelle bei einer internationalen Organisation (z. B. bei der Weltbank) in Erwägung.
Der Berufseinstieg bereitete mir – wie bestimmt vielen anderen Berufsanfänger*innen – auch etwas Angst. Mir hat es sehr geholfen, dass ich mehrere Jahre als Werkstudent bei verschiedenen Unternehmen und Institutionen, die praktisch-politische/sozialwissenschaftliche Forschung durchführen, gearbeitet habe, sodass ich unmittelbar beobachten konnte, welche konkreten Aufgaben im Alltag auf mich zukommen könnten. Diese Erfahrungen haben mein quantitatives Profil geschärft und die Berufsperspektiven nach dem Master eingegrenzt.
 

“Nach ca. 6 - 7 Monaten der Jobsuche, einigen Interviews und sicherlich etwas Nervosität erhielt ich … ein Angebot …”

 

Wie sind Sie zu Ihrer aktuellen Arbeitsstelle gekommen?

Ich habe bereits im Zuge meines letzten Mastersemesters an der Universität Potsdam – parallel zum Verfassen meiner Masterarbeit – mit der Jobsuche begonnen, denn auch mein Aufenthalt in Deutschland hing davon ab. Ich habe mich auf viele Stellen beworben, darunter auch Ausschreibungen im europäischen Ausland. Hilfreich war dabei „gesinesjobtipps.de“, da hier Stellen veröffentlicht wurden, die eher zu meinem Profil passten. Nach ca. 6-7 Monaten der Jobsuche, einigen Interviews und sicherlich etwas Nervosität erhielt ich sowohl ein Angebot von Citizens for Europe (CFE) als auch von einer anderen NGO (während ich zeitgleich noch meine Masterarbeit abgeben und verteidigen musste). Ich entschied mich schließlich für CFE, weil die Organisation als kleine NGO mehr Potential für berufliche und persönliche Entwicklung bot.
 

Hat Sie Ihr Studium gut auf Ihre berufliche Tätigkeit vorbereitet? 

Durch mein Studium konnte ich vor allem Fähigkeiten ausbilden, die es mir ermöglichen, gesellschaftliche und politische Phänomene kritisch und wissenschaftlich angemessen zu untersuchen und zu beschreiben. Konkretes Fachwissen, wie z. B. das Wissen um die Abläufe der öffentlichen Verwaltung und welche Theorien dahinterstehen, erwies sich dabei auch als wichtig. Allerdings handelt es sich dabei um Wissen, das auch nach dem Studium immer wieder aktualisiert werden muss. Zudem erlaubte es mir das Studium, mich zum ersten Mal mit Programmierung und Data Science auseinanderzusetzen (zunächst mit STATA und dann mit R und Python). Auch dies stellt jedoch einen offenen Lernprozess dar und kann nicht vollständig im Laufe des Studiums abgeschlossen werden, sondern hängt auch von praktischer Erfahrung und Eigenstudium ab.  
 

Sie engagieren sich seit Jahren in verschiedenen Initiativen zu den Themen Menschenrechte, Gleichstellung und Migration. Sehen Sie sich selbst primär als politischen Aktivisten oder als Data Scientist (oder beides)? 

Ich sehe mich primär als Data Scientist, der aber an der Schnittstelle von Forschung, Digitalisierung, Ethik und Sozialem arbeitet. Die Forschung und Arbeit, die ich betreibe, sind stets wissenschaftlich fundiert und transparent. Gleichzeitig verfolge ich Ziele der Emanzipation mit meiner Praxis.
 

Wie sind Sie ursprünglich zu den Themen gekommen und was hat Sie bewogen, sich selbst aktiv zu engagieren?

Meine persönliche Lebensgeschichte hat dies maßgeblich mitbestimmt. Ich stamme aus einer Familie, die von der Pinochet-Diktatur in Chile verfolgt und exiliert wurde. Meine Familie lebt dadurch auf drei verschiedenen Kontinenten: Migration und diasporische Existenz waren also für mich schon immer eine Lebensrealität. Menschenrechte können dabei der Garant dafür sein, dass diese Grausamkeiten langfristig verhindert werden.
 

“In einer Zeit, in der KI, Digitalisierung und Daten unsere Leben bestimmen, müssen wir aktiver in die Verbindung vor allem von Ethik und Technologie investieren.”

 

Was empfinden Sie als die drängendsten Fragen unserer Zeit und was denken Sie, wie sich die besten Fortschritte erzielen lassen?

In einer Zeit, in der KI, Digitalisierung und Daten unsere Leben bestimmen, müssen wir aktiver in die Verbindung vor allem von Ethik und Technologie investieren. Wir beobachten, dass Technologien sehr rapide weiterentwickelt werden. Es stellt sich jedoch die Frage: Wozu und für wen? Wir brauchen einen kritischen Diskurs und eine ergänzende Perspektive hinsichtlich der Konsequenzen dieser Entwicklungen, die die Perspektiven von betroffenen Personen und Gesellschaften ernst nimmt. Eine aktivere Investition in Sozialwissenschaftler*innen, die Technologien mitbestimmen, auditieren und letztendlich in Frage stellen können, ist für mich unumgänglich.
 

Ihre Hauptverantwortung im Job sind Data-Science-Projekte. Wie hängen Datenerhebung und soziale Ungleichheit zusammen und wie können die Methoden der empirischen Sozialforschung zur Behebung von Diskriminierung und Menschenrechtsverletzungen beitragen?

Wie lässt sich erklären, dass von Rassismus betroffene Menschen eine völlig andere Wahrnehmung der Gesellschaft besitzen und aus demographischer bzw. sozio-ökonomischer Perspektive andere Realitäten erleben? Wie können wir sicherstellen, dass Menschenrechte, konkret z.B. Diskriminierungsverbote, gewährleistet und umgesetzt werden? Erst müssen wir die Datenlage verstehen, um gezielte Maßnahmen zu etablieren. Daten geben dabei vor, vermeintlich „neutral“ zu sein, doch sind sie dies nach Auffassung meines Teams nicht. Sie spiegeln Strukturen unserer Gesellschaft wider und können diese gerade auch bestimmen und erst hervorbringen. Vor dem Hintergrund des Diskurses der „critical data science“, in dem ich mich selbst verorte, müssen Daten transparent, ethisch und in Konsultation mit betroffenen Gruppen erhoben werden, damit diese Gruppen dadurch Empowerment erleben können.
 

Versuchen Sie aufgrund der Ergebnisse Ihrer Erhebungen auch aktiv konkrete Maßnahmen anzustoßen – betreiben Sie zum Beispiel auch Politikberatung? 

In der Vergangenheit habe ich in Zusammenarbeit mit Expert*innen Empfehlungen ausgesprochen, die datenfundiert sind. So war ich z. B. im Rahmen einer früheren Stelle mit der Evaluation von EU-Projekten betraut. Im Zuge meiner aktuellen Stelle zeigen wir Handlungsfelder und Lücken auf, anhand derer eine externe Organisationsberatung gezielte Maßnahmen entwickeln muss, um diese Lücken zu schließen.
 

Haben Sie ein konkretes Beispiel dafür, wo auf Grundlage Ihrer Daten eine konkrete Verbesserung erreicht werden konnte?

Wir ermitteln mit unserer Forschung einen Gender-Pay-Gap und können somit die Verhandlungen für eine faire Vergütung datenbasiert unterstützen.
 

“Ein Verständnis für Fördermittelakquise und Auftragsarbeit ist von Vorteil.”

 

Wie arbeiten Sie genau bei der Erhebung Ihrer Daten?

Wir arbeiten vor allem mit Online-Umfragen, haben aber auch gelegentlich Fokusgruppen und Einzelinterviews via Zoom durchgeführt. Auch die Konsultationsprozesse der Online-Umfrage führen wir in der Regel online über Zoom, aber auch manchmal vor Ort durch – z. B. vor einigen Wochen in Bremen. Unsere Arbeit vollzieht sich meistens am Schreibtisch und zu 50% im Home Office.
 

Wie schafft man es, ein Sozialunternehmen wie Citizens for Europe finanziell sicher auf die Beine zu stellen? Muss man für Ihre Tätigkeit auch Erfahrungen im Fundraising bzw. in der Fördermittelakquise mitbringen?

Ein Verständnis für Fördermittelakquise und Auftragsarbeit ist von Vorteil. Bei uns kümmert sich die Geschäftsführung um die finanziellen Themen, aber bei der Bewerbung um Finanzierungsmöglichkeiten bzw. bei der Gewinnung von neuen Projekten befinden sich die Leitungen immer im engen Austausch mit der Geschäftsführung.
 

Wie schätzen Sie die Auswirkungen der KI – Tools auf den Bereich Data Science ein und wie sollten sich Absolvent*innen, die in diesen Bereich einsteigen möchten, vorbereiten?

KI hat bereits erhebliche Veränderungen im Bereich Data Science angestoßen. Ich sehe immer wieder Beiträge auf LinkedIn, die thematisieren, dass einige „Data Scientists“ kaum noch programmieren würden und welche gravierenden Konsequenzen dies nach sich ziehen könne – z. B. gerade dann, wenn sie gar nicht verstehen, wie die Daten bereinigt oder bearbeitet werden. Konkret sehe ich auch, dass sehr wenige Junior-Stellen ausgeschrieben werden. 

Ich würde jeder*m empfehlen, die*der Lust auf diesen Bereich hat, bereits im Studium praktische Erfahrungen zu sammeln. Es gibt Vereine wie „CorrelAid“, die einen leichten Einstieg für Personen mit mittleren Kenntnissen von Python und R in Data-Science-Projekte als Ehrenamtliche ermöglichen. Erste und mittlere Kenntnisse können an der Universität erworben und durch Online-Kurse erweitert werden. Hilfreich ist auch, wenn vor dem Abschluss bereits ein GitHub-Account mit Beispielprojekten oder eine persönliche Webseite mit einem Portfolio gezeigt werden kann, damit zukünftige Arbeitgeber*innen die Skills gut einschätzen können.
 

Welche Kompetenzen sollte man für dieses Tätigkeitsfeld auf jeden Fall mitbringen?

Frustrationstoleranz und gute Kommunikationsfähigkeiten sowie einen Hands-On-Ansatz. Zum einen, weil die Lernkurve für Data Science, insbesondere für Sozialwissenschaftler*innen, sehr steil erscheinen kann. In den ersten Monaten kann Vieles äußerst unverständlich klingen, doch nach und nach werden auch kleine Erfolge erzielt. Als Data Scientist muss man ferner gut mit Personen, die außerhalb der Disziplin stehen, sowie mit Nicht-Wissenschaftler*innen kommunizieren und Ergebnisse auf eine entsprechende Weise darstellen können. Dabei ist es vor allem auch wichtig, ihre Aussagekraft sowie ihre Grenzen verständlich zu machen– durchaus mehrmals oder angepasst an verschiedene Zielgruppen. Letztendlich besteht eine Schlüsselkompetenz darin, Learning-by-Doing zu beherrschen. Es gibt möglicherweise sehr wenige Personen, die bereits alles wussten, bevor sie zum ersten Mal ein Data-Projekt durchgeführt haben. Sehr viel wird im Laufe der praktischen Arbeit gelernt und wenn das einer*m Spaß macht, vergeht die Zeit schnell!
 

“Leider beobachte ich seit 1-2 Jahren, dass ein C1 Deutschniveau gefordert wird, obwohl die Arbeit letztlich meistens doch auf Englisch durchgeführt werden kann.”

 

Würden Sie sagen, dass Ihr Tätigkeitsfeld auch für internationale Absolvent*innen mit wenigen oder keinen Deutschkenntnissen geeignet wäre?

Je nachdem, in welchem Feld gearbeitet wird, kann es durchaus möglich sein, dass die Office-Sprache Englisch ist – vor allem in Berlin. Leider beobachte ich seit 1-2 Jahren, dass ein C1 Deutschniveau gefordert wird, obwohl die Arbeit letztlich meistens doch auf Englisch durchgeführt werden kann. 
 

Was macht Ihre Tätigkeit besonders spannend?

Ich lerne jeden Tag etwas Neues beim Programmieren und habe viel Freude daran, eine App zu entwickeln und zu sehen, wie dadurch das Leben meiner Zielgruppe bzw. der Nutzer*innen erleichtert wird. Ich habe auch sehr viel Spaß bei Konferenzen, in deren Rahmen ich mich über verschiedene Themen der Data Science und Politik/Sozialem kritisch unterhalten kann.
 

Ihre Tipps für Berufseinsteiger*innen

  • Die Jobsuche möglichst früh beginnen und mit einem mehrmonatigen Zeitraum rechnen. 
  • Soft- wie Hard Skills bereits im Studium erwerben.
  • Sich fragen, womit man Spaß haben kann – es macht keinen Sinn, einen Job anzunehmen, der nur Frustration erzeugt. 
  • Ein klares und eigenständiges Profil ausbilden. Dafür kann man bspw. Mentor*innen auf LinkedIn suchen, um ähnliche Werdegänge zu verstehen. Es hilft auch sehr, sich mit anderen Studierenden auszutauschen!

 

Vielen Dank für die spannenden Einblicke in Ihre Tätigkeit!

Das schriftliche Interview wurde im Juli 2026 geführt.