QUEENS / LONDON (IT BOLTWISE) – Maryam Ilyas absolviert ein Internship-Programm für Startups in New York und beschreibt, wie sie dabei zwischen Cloud-Engineering und Produktdesign wechselt. Ihr Praxisprojekt bei Floe Inc. zielt auf ein bislang unterschätztes Problem: Eisstau und Schneebildung auf Dächern, die für Eigentümer teuer werden. In der Umsetzung baut sie Workflows in Amazon Web Services, die SMS-Benachrichtigungen zuverlässig an echte Personen zur richtigen Zeit ausspielen. Gleichzeitig entwickelt sie in Figma ein Systemkonzept für die Erfassung und Verwaltung von Feld-Daten.
Auf einem Dach passiert im Winter vieles im Verborgenen. Genau deshalb wirkt das Problem, mit dem Floe Inc. arbeitet, zunächst wie ein Randthema: Eisstau und Schneebildung entstehen langsam, werden aber schnell teuer, sobald Wasser eindringt oder Bauteile beschädigt werden. Maryam Ilyas, die aus Queens stammt und über das Macaulay Honors College am City College of New York Informatik studiert, beschreibt ihren Einstieg in dieses Umfeld als einen Perspektivwechsel. Während sie früher vor allem fragte, wie man etwas „baut“, rückte im Internship die zweite, oft anspruchsvollere Frage in den Mittelpunkt: Wie soll das Gesamtsystem funktionieren – und wie passt es in bestehende Abläufe?
Technisch betrachtet liegt die Stärke des Projekts genau in dieser Systemlogik. Ilyas arbeitet bei Floe an einem Setup, das Monitoring mit automatisierter Prävention verbindet, bevor aus einem unsichtbaren Risiko ein Schadenereignis wird. Auf der Engineering-Seite nennt sie insbesondere die Implementierung von SMS-Alert-Workflows in Amazon Web Services. Der entscheidende Punkt dabei ist nicht nur, dass eine Benachrichtigung versendet wird, sondern dass sie als Prozesskette zu einer echten Person gelangt, sobald es zeitlich „relevant“ ist. Solche Alert-Pipelines sind in der Praxis oft anspruchsvoll, weil sie zuverlässige Ereignis-Auslösung, Zustellbarkeit und saubere Zustandswechsel zwischen Messdaten und Handlungsbedarf berücksichtigen müssen – und weil ein später Alarm im Problemfall keinen Nutzen mehr stiftet.
Daneben setzt das Internship auch auf das Design der Nutzerperspektive, nicht nur auf die Implementierung der Technik. Ilyas berichtet, dass sie an einem Feld-Datenmanagement-System arbeitet und die User Experience in Figma modelliert. Dieses Zusammenspiel ist im Startup-Kontext besonders relevant, weil die Nutzerseite selten aus einer einzigen Zielgruppe besteht: Wer im Gebäude- oder Property-Management entscheidet, braucht andere Informationen als jemand, der vor Ort prüft oder Maßnahmen koordiniert. Ein gutes Datenmodell allein reicht daher nicht; entscheidend ist, wie Datenströme in verständliche Handlungsschritte übersetzt werden. Gerade bei einem physisch verwurzelten Thema wie Dachkälte und Eisbildung wird die Produktgestaltung dadurch greifbar: Die „Blackbox“ der Technik muss so erklärt und so in Workflows eingebettet werden, dass sie im Alltag funktioniert.
Dass Ilyas ausgerechnet diese Kombination verfolgt, passt zu ihrem Studienweg. Sie nennt Computer Science als Aufbau, ergänzt aber Minors in International Studies, Journalism sowie Management & Administration. Die Begründung ist weniger „Breite um der Breite willen“ als ein bewusstes Lernen, wie sich Felder überlappen: Wie findet man Kontext, wie prüft man Perspektiven und wie erkennt man, wie Menschen wirklich zusammenarbeiten. In der Praxis zeigt sich das auch in ihrer Entwicklung der Soft Skills. Sie beschreibt sich selbst als jemanden, der zuerst zögert, Kontakt aufzunehmen, aus Sorge, die Frage könnte unausgereift wirken oder Zeit kosten. Erst der Mentor – sie nennt Olivia Frejka von Blackstone – habe diesen Instinkt aktiv herausgefordert: nicht nur beobachten, sondern konkret nachfragen, die Denkwege anderer Menschen verstehen und daraus belastbare Empfehlungen ableiten.
Organisatorisch wird das Lernen im Tagesgeschäft sehr konkret. Laut Ilyas startet das Team in regelmäßigen Abständen mit Check-ins: Montags und freitags dienen Alignment-Meetings dazu, Prioritäten zu setzen und am Ende der Woche festzuhalten, was erledigt wurde. Der Rest besteht aus fokussierten Design- und Engineering-Phasen, gemeinsamem Arbeiten an Problemen und Ideen sowie Projekt-Check-ins mit ihrem Boss. Interessant ist dabei auch, dass sie als eine von drei Software-Engineering-Interns nicht nur „ein Ticket“ abarbeitet, sondern unterschiedliche Projekte mit klarer Verantwortung begleitet. Dass die Interns sich dennoch ständig austauschen, Sanity-Checks durchführen und voneinander lernen, illustriert ein wichtiges Muster für moderne Entwicklungsorganisationen: Qualität entsteht nicht nur durch Code-Review, sondern auch durch frühes, gemeinsames Interpretieren von Anforderungen.
Am Ende verdichtet sich daraus ihr Berufsbild. Für sie liegt die nächste Station am „Seam“ zwischen Technologie und Business. Technical Product Management zieht, weil die Rolle mehrere Fähigkeiten zusammenführt: Engineering-Fluenz, strategisches Denken, Kommunikation und das Vermögen, ein System als Ganzes im Kopf zu behalten. Genau dieses Skill-Set spiegelt ihre bisherigen Erfahrungen wider: Sie verbindet Cloud-Engineering (AWS-Workflows für SMS-Alerts) mit Produktdesign (Feld-Datenmanagement und UX in Figma) und lernt gleichzeitig, Probleme nicht isoliert, sondern in Abhängigkeit bestehender Prozesse zu denken. New York dient dabei als Standortargument: Ilyas sieht ein Ökosystem, das schnell wächst und direkt neben Finance und Medien steht. Für den Karrierepfad bedeutet das, dass Produktentscheidungen nicht nur technisch, sondern auch markt- und stakeholder-getrieben getroffen werden.
Für Studierende, die ein solches Internship-Programm in Erwägung ziehen, lässt sich aus ihrer Erzählung eine pragmatische Leitlinie ableiten. Sie sagt sinngemäß: Technische Skills zählen – und man sollte sie weiter ausbauen. Gleichzeitig betont sie, dass Neugier, Initiative und die Bereitschaft, in ein fremdes Themenfeld einzutreten, in der Praxis stärker wirken als reine Perfektion im Detail. Aus Sicht von KI-Entwicklungsteams lässt sich das sogar übertragen: Auch dort sind Datenqualität, klare Zuständigkeiten und nutzerorientierte Produktentscheidungen oft wichtiger als die reine Modellperformance. Das Internship zeigt damit ein Organisations- und Lernprinzip, das über einzelne Tools hinausgeht: Systeme entwerfen, Stakeholder verstehen und Iterationen so anstoßen, dass am Ende echte Ergebnisse entstehen – nicht nur ein sauberer Build.
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