Arpita Saxena
Ehemalige Director Software Engineering, ehemals NetApp
Neugier. Verantwortung. Kultur.
Diese drei Fäden durchziehen Arpitas Laufbahn in der Technologie. Vom einzigen Mädchen im Informatikunterricht ihrer Schule bis zur Leitung globaler Engineering-Teams über Kontinente hinweg: Ihr Weg ist nicht nur von technischer Tiefe geprägt, sondern auch von der Fähigkeit, Komplexität in Klarheit zu verwandeln und Teams aufzubauen, die im großen Maßstab liefern.
Über Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, GenAI, KI/ML, E-Commerce und Multi-Cloud-Partnerschaften hinweg hat sich Arpita von der praktisch arbeitenden Engineerin zur Engineering Director für Software Engineering entwickelt: Sie hat Programme im Milliardenbereich gesteuert, den Enterprise-Kundenstamm ausgebaut und wegweisende Cloud-Partnerschaften geführt, ohne einen einzigen Launch-Meilenstein zu verpassen.
In diesem Gespräch blickt sie darauf zurück, wie alles begann, welche Momente ihren Führungsstil geprägt haben und warum Kultur der wirksamste Hebel in ihrem Werkzeugkasten bleibt.
Fangen wir am Anfang an. Wie hat Ihre Laufbahn in der Technologie begonnen?
Sie begann unerwartet in der sechsten Klasse, als meine Schule ein neues Fach namens Computer Studies einführte. Meine Eltern wussten nicht, was das ist – ich auch nicht –, aber ich war sehr neugierig. Als mein Vater fragte, ob ich es wählen wolle, obwohl zusätzliche Gebühren anfielen, sagte ich Ja.
Diese Neugier hat mich nie verlassen.
In der elften Klasse war ich das einzige Mädchen in einer Klasse von 23, die Mathematik und Informatik lernten. Später, am IIT, war ich eine von sechs Frauen in einem Jahrgang von 417 Ingenieurstudierenden. Das Ungleichgewicht war offensichtlich, aber ich habe es nie als Begrenzung gesehen. Es wurde zur Gelegenheit, meine eigenen Ansprüche höher zu setzen und einen Maßstab dafür zu schaffen, was Frauen in der Technologie leisten können.
Worauf haben Sie sich früh in Ihrer Laufbahn spezialisiert?
Mein Fundament war sehr technisch. Ich habe Informatik studiert, mehrere Programmiersprachen gelernt – von COBOL und Fortran in der Schule bis zu C, C++ und später Java und Python – und schnell ein starkes Interesse an Softwarearchitektur entwickelt.
Im Bachelor (Indian Institute of Technology (BHU), Varanasi, Computer Science and Engineering) habe ich an einer Forschungsarbeit zu Bildverarbeitung und Personalisierung mitgewirkt – Konzepte, die heutigen Bild- und Fotoprodukten ähneln. Danach habe ich einen Master in Computer Science an der University of Texas at Dallas mit Schwerpunkt Software Engineering abgeschlossen.
Von Anfang an zog es mich zu komplexen, großmaßstäblichen Problemen, in denen Architektur, Performance und Nutzererfahrung zusammentreffen. Dieser Fokus prägt meine Laufbahn bis heute.
Wann wurde Führung Teil Ihres Weges?
Führung ist bei mir über Wirkung gewachsen, nicht über Titel.
2008 bekam ich die Verantwortung für ein stark genutztes Produkt mit einer Kundenzufriedenheit von 2,54 von 5. Statt nur gemeldete Fehler zu beheben, habe ich die Nutzererfahrung neu gestaltet, das Produkt neu aufgebaut, Automatisierung ergänzt und den Kunden deutlich mehr Selbstbedienung ermöglicht.
Innerhalb eines Jahres nach dem Release stieg der Zufriedenheitswert auf 5 von 5. Dieses Ergebnis erweiterte meinen Verantwortungsbereich: Mir wurden weitere Produkte übertragen, und ich begann, technische Führungsrollen zu übernehmen.
Mein damaliger Manager ermutigte mich, neben der technischen Tiefe auch Projektmanagement-Kompetenz aufzubauen. Zunächst habe ich mich gesträubt, weil ich das praktische Engineering nicht aufgeben wollte. Später wurde mir klar: Wer Umsetzungsrahmen versteht, kann weit über die Rolle eines Individual Contributors hinaus wirken.
Sie haben in mehreren Branchen gearbeitet. Wie hat diese Breite Ihre Führung geprägt?
Jede Branche hat einen anderen Muskel gestärkt.
- Telekommunikation lehrte mich, in verteilten Systemen zu denken und für riesige Skalen zu entwerfen.
- Finanzdienstleistungen schärften meinen Blick für regulatorische Strenge und nicht verhandelbare Compliance.
- Der Zahlungsverkehr vertiefte mein Verständnis von Risikosteuerung und Kundenvertrauen.
- GenAI, KI/ML und strategischer Pre-Sales entwickelten meine Experimentierfreude und meinen Umgang mit Unklarheit.
- E-Commerce verlangte Belastbarkeit und Verlässlichkeit bei extremen Lastspitzen.
Als ich in obere Führungsrollen wechselte, betrachtete ich Architektur, Datenstandort, Compliance, Geschäftsstrategie und Kundenerfahrung nicht mehr als getrennte Fäden, sondern als ein zusammenhängendes System.
Diese branchenübergreifende Erfahrung heißt: Ich erkenne Probleme schneller, verbinde Punkte über Domänen hinweg natürlicher und führe Teams sicherer durch komplexe, vieldimensionale Herausforderungen.
Wie sind Sie zu KI und maschinellem Lernen gekommen?
Bei EY GDS wurde ich gefragt, ein Projekt zur Analyse von Handelsdaten mit Python und Machine-Learning-Modellen zu unterstützen – Arbeit, die weder mein Team noch ich zuvor gemacht hatten.
Ich habe mich freiwillig gemeldet, einige dieser Projekte zu leiten und umzusetzen, und sie als Chance verstanden, eine neue Fähigkeit im Team aufzubauen, nicht als einmaliges Experiment.
Ich habe meinem Team offen gesagt, dass wir neue Sprachen, KI, ML-Algorithmen und Grundkonzepte wie überwachtes und unüberwachtes Lernen lernen müssten. Vier von uns, mich eingeschlossen, sind vorgetreten. Anstatt auf formale Schulungen zu warten, haben wir unseren eigenen Lernweg gebaut: Whiteboarding, tiefe technische Diskussionen, praktisches Ausprobieren und gemeinsames Troubleshooting.
Es wurde zu einer der beflügelndsten Phasen meiner Laufbahn, weil ich nicht aus der Distanz geführt habe, sondern gemeinsam mit meinem Team gelernt habe. Diese Erfahrung hat nicht nur meinen Weg in KI und ML beschleunigt, sondern auch Vertrauen, Zuversicht und Schwung geschaffen, die wir in späteren Daten- und KI-Initiativen weitergetragen haben.
Was kennzeichnet Ihren Führungsstil heute?
Transparenz und geteilte Verantwortung.
Ich richte Teams an einem klaren Nordstern aus, indem wir drei Fragen gemeinsam beantworten:
- Wo stehen wir heute?
- Wo müssen wir hin?
- Wie kommen wir dorthin – zusammen?
Statt Lösungen vorzugeben, schaffe ich Klarheit, ermögliche Zusammenarbeit und stelle sicher, dass alle das „Warum“ hinter Entscheidungen verstehen. So können erfahrene Fach- und Führungskräfte echte Verantwortung übernehmen und bleiben zugleich auf die Ergebnisse ausgerichtet.
Kultur ist genauso wichtig. In einer Organisation waren die Engagement-Werte niedrig, als ich kam. Ich habe die Rückmeldungen der Beschäftigten Zeile für Zeile gelesen, auch die anonymen Kommentare, und daraus konkrete Veränderungen abgeleitet:
- Sichtbarkeits-Hubs, die die tägliche Arbeit mit Strategie und Kundennutzen verbinden
- Anerkennung unter Kolleginnen und Kollegen, um Wirkung zu feiern, nicht nur Auslieferung
- Regionenübergreifende Hackathons, um Innovation und Teilhabe zu fördern
- Der Wechsel zu asynchroner Kommunikation während der Pandemie, um Meeting-Müdigkeit zu senken und globale Teams zu stützen
- Formalisierte Eskalationswege im Engineering, um Erschöpfung und Unklarheit zu verringern
Mit der Zeit verbesserten sich Stimmung und Engagement deutlich, und die Teams boten über Bereichsgrenzen hinweg von selbst Unterstützung an. Ein Moment ist mir geblieben: Ich hörte, dass mein Team in Besprechungen, in denen ich nicht war, die Frage „Wie kann ich helfen?“ benutzte. Dann weiß man, dass die Kultur Wurzeln geschlagen hat und der Führungsstil wirklich verankert ist, nicht nur ausgesprochen.
Erzählen Sie von der Partnerschaft zwischen NetApp und Google Cloud.
Das war ein prägender Führungsmoment.
Als NetApp die Gespräche über unsere erste First-Party-Partnerschaft mit Google Cloud begann, wurde ich ausgewählt, die Engineering-Seite zu führen. Unter strenger Vertraulichkeit habe ich den Umfang definiert, wiederverwendbare Bausteine identifiziert, den Personalbedarf geschätzt und regionenübergreifende Teams koordiniert – zugleich Zeitpläne, Dokumentation und Vorstandsbriefings verantwortet.
Wir haben in weniger als drei Jahren zehn einwandfreie Launches geliefert: kein einziger Fehlschlag, dazu 140 Cloud-Migrationen in etwa neun Monaten.
Das Vertrauen entstand daraus, dass ich den technischen Fortschritt wöchentlich in geschäftliche Ergebnisse übersetzt und ausgewogene Optionen mit Vor- und Nachteilen vorgelegt habe – Entscheidungsgrundlagen für Vice Presidents und General Manager statt bloßer Risikomeldungen. Das hat die Ausrichtung auf Vorstandsebene geschaffen und meinen Stil zu transparenter, wirkungsorientierter Führung entwickelt.
Wie gehen Sie an die Kommunikation mit der Geschäftsleitung heran?
Führungskräfte brauchen Klarheit, nicht technische Tiefe. Mein Vorgehen:
- das Problem knapp benennen
- die geschäftliche Wirkung quantifizieren (etwa: „58 % weniger Ausfallzeit haben X Umsatz freigesetzt“)
- zwei bis drei Lösungsoptionen mit Vor- und Nachteilen vorstellen
- die wesentlichen Abwägungen hervorheben
- den besten Weg samt nächsten Schritten empfehlen
Bei NetApp hat das die Engineering-Komplexität mit der Strategie der Geschäftsleitung verbunden und die Zustimmung zu GenAI-Initiativen gesichert, die 45 % Produktivitätsgewinn brachten.
Was hat Ihren Weg von der Engineerin zur Director getragen?
Neugier, Verantwortung und gemeinsame Lieferung.
Ich bin aufgeblüht, indem ich in unbekannte Felder eingetaucht bin – KI/ML, GenAI, Data Engineering, Cloud-Plattformen, SRE, DevSecOps, Qualität und organisatorische Transformation –, immer verankert in technischer Architektur, Produktentwicklung und Ende-zu-Ende-Verantwortung für das Produkt.
Ich lehne ein Denken in „wir gegen sie“ ab: Wenn ein Team blockiert ist, sind wir es alle. Diese Haltung, verbunden mit tiefer technischer Expertise und geschäftlichem Verständnis, hat mich vom eigenen Programmieren zur Führung globaler Teams über mehrere Branchen hinweg gebracht.
Worauf sind Sie im Rückblick am meisten stolz?
Im Rückblick bin ich nicht am stolzesten darauf, von 33 auf über 200 Enterprise-Kunden gewachsen zu sein oder den Umsatz gesteigert zu haben, sondern darauf, Teams aufgebaut zu haben, die gemeinsam aufblühen.
Diese Teams:
- stützen sich gegenseitig in schwierigen Phasen
- nehmen kontinuierliches Lernen und Innovation an
- arbeiten mit radikaler Transparenz
- liefern Ergebnisse mit unbeirrter Zuversicht
Technologie verändert sich schnell, Kultur hält. Für mich begann dieses Fundament mit elf Jahren, als ich zu meinem ersten Programmierabenteuer Ja gesagt habe – so, wie man heute Frauen in der Technologie ermutigt, mutige Gelegenheiten zu ergreifen.
