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Über uns

Our team has a wealth of experience in the field of software development and IT project management. We take pride in never losing sight of our customers' goals and attach great importance to designing projects from the outset in such a way that both time and budget constraints are met. Some of our employees contribute remotely from other European countries, but most of us work in our modern office in the heart of Berlin.
Unsere Teammitglieder tragen regelmäßig zu zahlreichen wissenschaftlichen Arbeiten bei. Einen Auszug können Sie hier sehen.
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Unser interdisziplinäres Team verfügt über vielfältiges Wissen und diverse Erfahrungen

Dr. Rustam Antia

Intermediate

Pytorch, Reinforcement Learning

Expert

Python, Deep Learning

Nach seinem Diplom in Mathematik mit Nebenfach theoretische Physik an der Goethe Universität Frankfurt hat Rustam seine Freude am Lösen schwieriger Probleme in seiner Promotion an der University of Texas at Austin in den USA unter Beweis gestellt, für die er im Gebiet derivierte algebraische Geometrie geforscht hat. Auf der Suche nach neuen real-world Herausforderungen ist er zum Machine Learning gekommen und spezialisiert sich jetzt bei dida auf Deep Learning, insbesondere im Bereich Computer Vision.

David Berscheid

Intermediate

Python, NLP, Computer Vision

Expert

Javascript

Seit seines Masterstudiums in BWL an der HU Berlin machte sich David die Arbeit mit technologischen Produkten und Dienstleistungen zu seinem Schwerpunkt. Typischerweise an der Schnittstelle von Entwicklung und Management, sammelte er Erfahrung als Data Scientist, Frontend-Entwickler und Mitbegründer von deep choice, bevor er zur dida kam. Jetzt unterstützt er das Machine Learning-Team, um mehr Sichtbarkeit und spannende Projekte zu erhalten.

Axel Besinger

Intermediate

Javascript, Computer Vision

Axel ist ein erfahrener Produktspezialist, der sich durch die Entwicklung und Markteinführung innovativer Softwarelösungen zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme auszeichnet. Er verfügt über umfangreiche Erfahrungen sowohl im Produktmanagement als auch in der Geschäftsentwicklung. Er hat einen Master-Abschluss in Digitaler Medientechnologie von der TU Ilmenau, was ihm ein fundiertes Verständnis sowohl für die technischen als auch für die wirtschaftlichen Aspekte der Produktentwicklung vermittelt.

Dr. Michael Borinsky

Intermediate

Tensorflow

Expert

Python, Computer Vision

Michael arbeitete bereits während seines Physikstudiums (HU Berlin) am ROOT-Datenanalysetool für Elementarteilchenexperimente des CERNs. Mit seinen Coding-Fähigkeiten und der im Rahmen seiner Promotion gesammelten Theorie- und AI-Expertise unterstützt der Quantenphysiker das Machine-Learning-Team.

Cornelius Braun

Intermediate

Computer Vision

Expert

Python, Pytorch

Während Cornelius in einem Forschungslabor für neurokognitive Psychologie arbeitete, entdeckte er seine Leidenschaft für die mathematische und technischen Aspekte des Themas. Nach seinem Abschluss in Psychologie beschloss Cornelius daher, sein Wissen in diesen Bereichen durch ein Informatikstudium in Berlin und London zu vertiefen. Während dieser Zeit wandte sich sein Interesse allmählich dem maschinellen Lernen und der Robotik zu, was in einer preisgekrönten Abschlussarbeit mündete.
Bei dida setzt Cornelius seine mathematischen und algorithmischen Fähigkeiten ein, um das Team bei Aufgaben des maschinellen Sehens und Repräsentationslernens zu unterstützen.

Felix Brunner

Intermediate

Tensorflow

Expert

Python

Felix hat einen Hintergrund in Ökonomie und Finanzwirtschaft und arbeitet derzeit an seiner Promotion in diesem Bereich. Während seines Studiums entwickelte er ein starkes Interesse an Machine Learning, was ihn dazu brachte, seine Fähigkeiten in Data Science und Programmierung zu vertiefen. Vor seinem Eintritt bei dida konnte er bereits praktische Erfahrung in der Unternehmensberatung und in Quantitative Finance sammeln.

Mark Bugden (PhD)

Intermediate

Computer Vision, Tensorflow

Expert

Python, Deep Learning, Pytorch

Mark hat einen Hintergrund in Mathematik und Physik und promovierte über Stringtheorie und höherdimensionale schwarze Löcher (Australian National University, Canberra). Während seiner Postdoc-Phase in der Tschechischen Republik (Karls-Universität Prag) und in Deutschland (Max-Planck-Institut Konstanz) entwickelte er ein Interesse an und Erfahrung mit neuronalen Netzen und maschinellem Lernen. Bei dida arbeitet er als Machine Learning Scientist, der die Kluft zwischen Theorie und Praxis überbrückt.

Dr. William Clemens

Intermediate

Computer Vision

Expert

Tensorflow, Deep Learning, Python

Will entwickelte seine Mathematik- und Programmierkenntnisse während seines Studiums der theoretischen Physik an den Universitäten Warwick und Cambridge. Vor seiner Zeit bei dida promovierte er an der University of Southampton über Stringtheorie und Quantenchromodynamik. Derzeit ist Will auf den Bereich Computer Vision spezialisiert.

Fabian Dechent

Expert

Python, Time Series Analysis

Während seines Studiums der theoretischen Physik an der Humboldt Universität zu Berlin, fokussiert sich Fabian auf numerische Simulationen und Machine Learning Algorithmen. Mit diesen Methoden hat er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Max Planck Institut für Licht, eine Quantencomputer Architektur simuliert und analysiert. Fabian ist besonders bemüht um ein fundiertes mathematisches Verständnis und unterstützt bei dida das Machine Learning Team.

João Vitor Fonseca

Intermediate

Python

Nach seinem Abschluss in Verwaltung und Recht mit Aufenthalten in Harvard und Brown entschied sich João, im Rahmen eines Executive Masters an der Hertie School of Governance den Fokus auf Digitalisierung und Big Data zu legen. Mit seiner Erfahrung in der Investitionsakquise und seinem ausgezeichneten Kommunikations- und Verhandlungsgeschick hilft er dida beim Erreichen der Markt- und Vertriebsziele.

Astrid Gansekow

Als zentrale Anlaufstelle für unsere Kollegen, Kunden und externe Partner regelt Astrid den Informationsfluss bei der dida. Nachdem sie bereits einige Jahre an Erfahrung als Assistenz der Geschäftsführung in der Software Branche sammeln konnte, unterstützt sie uns nun tatkräftig mit ihrem organisatorischen und buchhalterischen Können.

Fabian Gringel

Intermediate

Python, NLP

Durch sein Studium der Mathematik sowie Philosophie (HU Berlin, Uni Bochum) und sein Interesse an Fremdsprachen kann sich Fabian insbesondere für Projekte im Bereich Computerlinguistik begeistern. Erste Berufserfahrung erwarb er am Max-Planck Institut in Düsseldorf.

Philipp Jackmuth

Expert

Python

Philipp berät unsere Kunden bei der Auswahl der zu automatisierenden Prozesse. Im Anschluss sorgt er dafür, dass der gewünschte Mehrwert durch das Projekt erreicht wird. Vor seiner Zeit als Gründer und Geschäftsführer der dida begleitete der Statistiker (TU Berlin) das Wachstum der Beko Käuferportal GmbH.

Yan Yan Lau

Intermediate

Pytorch

Expert

Python

Während ihres Studiums der Mathematik und Informatik in Saarbrücken entdeckte Yan Yan ihr Interesse an Machine Learning und Stochastik. Fasziniert von der rigorosen Schönheit der Mathematik und den verborgenen Mustern hinter den Phänomenen, sieht sie in Machine Learning einen Bereich, in dem sie ihre Leidenschaft ausleben kann. Bei dida unterstützt sie das ML-Team bei Computer-Vision-Aufgaben.

Benedikt Lütke Schwienhorst

Intermediate

Python, Deep Learning

Sein Interesse für Statistik hat Benedikt während des Studiums in Wirtschaftsingenierwesen an der TU Berlin entdeckt. Um sein theoretisches Verständnis auszubauen hat er im Anschluss Statistik an der HU Berlin studiert und sich dabei auf Mathematische Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie konzentriert. Als Praktikant bei dida unterstützt er das Machine Learning Team bei NLP Aufgaben. Das gibt ihm die Möglichkeit seine Interessen für Theorie und Anwendung zu kombinieren.

Dr. Ma Li

Intermediate

Python, Deep Learning

Nach seiner Promotion an der Universität Paris VI arbeitete Ma Li mehrere Jahre lang als Zahlentheoretiker an der Universität Bielefeld. Nach und nach wandte er sein Interesse Bereichen mit mehr realen Anwendungen zu und verfolgt nun eine Karriere im Bereich Deep Learning.

Jan Macdonald (PhD)

Intermediate

Tensorflow

Expert

Python, Pytorch, Deep Learning

Während seines Mathematikstudiums (TU Berlin) konzentrierte sich Jan auf angewandte Themen der Optimierung, Funktionalanalysis und Bildverarbeitung. Im Rahmen seiner Promotion (TU Berlin) untersuchte er das Zusammenspiel von theoretischer und empirischer Forschung zu neuronalen Netzen. Dies resultierte in seiner Dissertation, in der die Zuverlässigkeit von Deep Learning für Bildverarbeitungs- und Computer-Vision-Anwendungen in Bezug auf Interpretierbarkeit, Robustheit und Genauigkeit untersucht wird. Bei dida arbeitet er als Machine Learning Researcher an der Schnittstelle von wissenschaftlicher Forschung und Softwareentwicklung.

Kirsten Matthias

Nach einigen Jahren im wissenschaftlichen Verlagsumfeld (Julius Springer Verlag, De Gruyter, hier Einkauf, Herstellung, Online Producing) arbeitet Kirsten seit 11 Jahren im Bereich Rechnungswesen und Steuern. Ein Hauptinteresse liegt in der Automatisierung der Buchhaltungsprozesse, wo sie auf ihre Erfahrung als Anwendungsentwicklerin (Electronic Publishing) zurückgreifen kann. Buchhaltung begreift sie als Datenverarbeitung von Informationen aus verschiedenen Quellen und nicht als das Ergebnis singulärer Einzelschritte.

Lorenzo Melchior

Intermediate

Tensorflow

Expert

Python, Pytorch

Während seines Studiums der Mathematik und Informatik an der FU Berlin fand Lorenzo seine Leidenschaft für maschinelles Lernen und Statistik. Er hat Erfahrung in der Bilderkennung, Regressionsproblemen und im Umgang mit Zeitreihendaten. Seine DevOps-Fähigkeiten bringen ihm regelmäßig Lob von seinen Kollegen ein.

Dr. Mattes Mollenhauer

Intermediate

Computer Vision, Optimal Control

Expert

Python, Deep Learning

Mattes promovierte in Mathematik an der FU Berlin, wo er im Bereich hochdimensionale Statistik und maschinelles Lernen forschte. Er hat experimentelle Lösungen in Produktionssoftware umgesetzt in Anwendungsbereichen wie Luft- und Raumfahrttechnik, remote sensing und Bildanalyse.

Iaroslava Novoselova

Intermediate

Pytorch

Expert

Python

Iaroslava ist Informatikstudentin an der TU Berlin und interessiert sich für maschinelles Lernen, insbesondere im Bereich Natural Language Processing. Neben ihrem Studium unterstützt sie das Machine Learning-Team bei dida.

Dr. Marty Oelschläger

Intermediate

Python

In seinem Physikstudium (HU Berlin) untersuchte Marty Optimierungs- und inverse Probleme mit Hilfe von Python und Fortran. In seiner Doktorarbeit (Max-Born-Institut) fokussierte er sich auf fluktuationsinduzierte Phänomene, wobei er das Zusammenspiel von klassischer und Quantenstatistik untersuchte. Hierbei sammelte er Erfahrung in der Entwicklung und Design von Code in C und C++ und entwickelte Interesse für Machine Learning. Mit Ende seiner Promotion fokussierte er sich auf Deep Learning und Image Recognition.

Serdar Palaoglu

Intermediate

Python

Als Student der Wirtschaftsinformatik an der HWR Berlin mit einer Leidenschaft für die digitale Welt hat Serdar umfangreiche Erfahrungen im digitalen Marketing, insbesondere in der Suchmaschinenoptimierung (SEO), gesammelt. Seine Fähigkeiten und Kenntnisse hat er bereits zur Verbesserung der Online-Sichtbarkeit verschiedener Websites eingesetzt. Darüber hinaus hat Serdar Erfahrung in der Webentwicklung mit Next.js, einem beliebten React-basierten Framework zur Erstellung skalierbarer Webanwendungen.

Thanh Long Phan

Intermediate

Pytorch, NLP, Computer Vision

Expert

Tensorflow, Python

Während seines Mathematikstudiums (HU Berlin) mit Schwerpunkt in Differentialgeometrie und Funktionalanalysis entwickelt Long seine Leidenschaft fürs Programmieren. In seiner Masterarbeit fokussierte er sich auf die Bildverarbeitung, wo er die Existenz einer Lösung für ein Minimierungsproblem untersuchte. Dabei entdeckte er sein Interesse am maschinellen Lernen.

Pier Giorgio Rayme

Expert

Python, NLP

Pier studierte Mathematik in Bologna und Bonn und schloss sein Studium mit einer Arbeit zur Homotopietheorie ab. Sein Interesse an Sprachphilosophie und topologischer Datenanalyse (TDA) führte ihn dazu, die mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens und interessante Anwendungen von TDA im Bereich NLP zu untersuchen. Neben seiner Arbeit bei dida absolviert er einen zweiten Masterstudiengang in Cognitive Systems in Potsdam.

Emilius Richter

Intermediate

Deep Learning, Tensorflow

Expert

Python

Während seines Physikstudiums (FU Berlin) entwickelte Emil seine Leidenschaft für Machine Learning, Biophysik und Medizintechnik. Er arbeitete als Softwareentwickler für eine MRT-Forschungsgruppe, wo er seine Fähigkeiten im Bereich Deep Learning auf medizinische Atemscans anwenden konnte. Bei dida unterstützt er das Vertriebsteam in technischen Fragen und bei der Beschaffung neuer ML-Projekte.

Dr. Lorenz Richter

Intermediate

Computer Vision

Expert

Deep Learning, Python, Tensorflow

Aus der Stochastik und Numerik kommend (FU Berlin), beschäftigt sich der Mathematiker seit einigen Jahren mit Deep-Learning-Algorithmen. Neben seinem Faible für die Theorie hat er in den letzten 10 Jahren diverse Data Science-Probleme praktisch gelöst. Lorenz leitet das Machine-Learning-Team.

Tiago Sanona

Expert

Python

Nach seinem Mathematik-Bachelor an der Universität von Porto arbeitete Tiago an verschiedenen Optimierungs- und Automatisierungsaufgaben für ein renommiertes portugiesisches Produktionsunternehmen. Diese Erfahrung motivierte ihn zu einem Masterstudium in Data Science an der Universität Potsdam. Bei dida verbringt Tiago den größten Teil seiner Zeit mit der Optimierung von Algorithmen zur Mustererkennung in Bilddaten.

Till Schäfer

Intermediate

Pytorch

Expert

Python

Während seines Studiums der Mathematik an der HU Berlin entwickelte Till eine Affinität zu Problemen der Optimierung, sowie der Statistik. Dabei liegt der Reiz für ihn einerseits im Verständnis und Entdecken der Theorie, andererseits in der technischen Umsetzung. Durch seine eineinhalbjährige Arbeit am WIAS Berlin konnte er sowohl seine Programmierfähigkeiten als auch seine wissenschaftliche Arbeitsweise vertiefen.

Jakob Scharlau

Intermediate

Pytorch, NLP

Expert

Python, Computer Vision, Theoretical Physics

Jakob hat Theoretische Physik (Uni Heidelberg) studiert und sich mit der Überschneidung von Quanten-Informationstheorie und Thermodynamik beschäftigt. Daraufhin hat er seine Freude am Programmieren und sein Interesse für das Maschinelle Lernen entdeckt. Bei dida arbeitet er im Bereich Computer Vision und mit Zeitreihendaten aus Produktionsprozessen.

Dr. Konrad Schultka

Intermediate

NLP, Computer Vision, Tensorflow

Expert

Python, Deep Learning, Pytorch

Konrad erwarb seine Fähigkeiten im Bereich der mathematischen Modellierung an der HU Berlin. Ein Graduiertenstipendium der Berlin Mathematical School führte ihn dazu, die mathematischen Grundlagen von Quantenfeldern zu untersuchen. Nach dem Wechsel von der Quanten- in die klassische Welt haben sich seine Interessen auf die Analyse probabilistischer Modelle und tiefer neuronaler Netze verlagert.

Anton Shemyakov

Intermediate

Deep Learning

Expert

Python, Computer Vision, Tensorflow, Explainable AI

Anton ist fasziniert von den Durchbrüchen des Representation Learnings und setzt sich leidenschaftlich dafür ein, KI-Innovationen für das Gemeinwohl voranzutreiben. Mit seinem breit gefächerten Profil hat Anton Interesse an der neuesten Forschung, erkennt die Bedeutung des Aufbaus robuster Machine-Learning-Systeme und behält die geschäftlichen Anforderungen im Auge.

Ilia Shestakov

Intermediate

Python

Expert

Javascript

Ilia hat einen Hintergrund in Physik und zusätzlich profunde Kenntnisse in Datenanalyse und Webentwicklung. Bei dida ist er für die Frontend-Infrastruktur unserer Softwareprodukte verantwortlich. Unter Berücksichtigung der wichtigsten Prinzipien der Frontend-Entwicklung wie responsivem und intuitivem Design, Barrierefreiheit und hoher Leistung arbeitet er daran, eine optimale Benutzererfahrung zu schaffen.

Tobias Sterbak

Intermediate

Natural Language Generation, Docker

Expert

Python, Tensorflow, NLP, Pytorch

Nach seinem Studium der Mathematik (HU Berlin) verbrachte Tobias einige Jahre in der Softwarebranche. Er unterstützt unser Machine-Learning-Team bei der Konzeption und Erstellung von Produktionscode und berät uns in allen Fragen rund um das Thema Mustererkennung aus Textdaten.

Dr. Augusto Stoffel

Intermediate

Tensorflow, Computer Vision, NLP

Expert

Python

Augusto studierte Informatik in Brasilien und promovierte in Mathematik (University of Notre Dame, USA). Vor seiner Zeit bei dida war er Postdoktorand in Bonn und Greifswald und forschte auf dem Gebiet der algebraischen Topologie und ihrer Anwendung als Grundlage für die Quantenfeldtheorie.

Johannes Stutz

Intermediate

Python, Pytorch, Computer Vision

Johannes arbeitet normalerweise als Verkehrspilot, momentan strebt er eine zweite Karriere im Bereich Data Science an. Als Machine Learning Consultant bei dida arbeitet er an Fernerkundungsprojekten. Er unterstützt das Team dabei, die Bedürfnisse unserer Kunden zu identifizieren und geeignete technische Lösungen zu entwickeln.

Edit Szügyi

Intermediate

Python, Machine Learning

Expert

NLP

Edit hat einen akademischen Hintergrund in Linguistik und ihr Interesse, diese mit Technologie zu kombinieren, hat sie dazu veranlasst, einen zweiten Master-Abschluss in Cognitive Systems an der Universität Potsdam zu machen. Bei dida unterstützt sie das Natural Language Processing–Team, besonders im Bereich Data Processing.

Dr. Sebastian Thomas

Intermediate

Pytorch, Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision

Expert

Python, Tensorflow, NLP

Sebastian studierte und promovierte in Mathematik an der RWTH Aachen und vertiefte sich dabei in abstrakter Homotopietheorie. Als Dozent hielt er Vorlesungen und Übungen an der TU Dortmund, der C.v.O. Universität Oldenburg sowie an seiner Alma Mater, insbesondere für Studierende der Informatik. Seit seiner Schulzeit hat er außerdem eine Leidenschaft für Sprachen. Aus diesen Erfahrungen und Interessen heraus entwickelte Sebastian starke Kompetenzen in Informatik, Machine Learning und NLP, mit denen er das Machine-Learning-Team von dida unterstützt.

Dr. Petar Tomov

Intermediate

NLP, Computer Vision, Reinforcement Learning

Expert

Python, Tensorflow

Nach seinem Studium (LMU München) und der Promotion in theoretischer Physik (HU Berlin) arbeitete Petar mehrere Jahre als IT-Berater in Projekten bei verschiedenen DAX-Unternehmen. In den letzten Jahren entwickelte er seine Leidenschaft für maschinelles Lernen und spezialisierte sich auf diesen Bereich. Petar unterstützt das Machine Learning Team als Entwickler und Projektmanager.

Dr. Maximilian Trescher

Expert

Python

Nach seinem Studium der Physik (FU Berlin, UPMC und ENS Paris) promovierte Max im Bereich der theoretischen Quanten- und Festkörperphysik (FU Berlin). Seine Kenntnisse in wissenschaftlicher Programmierung hat er durch seine Arbeit in der Softwarebranche durch Erfahrungen in Softwarearchitektur und -entwicklung ergänzt. Bei dida arbeitet er als Machine Learning Scientist an der Schnittstelle von Wissenschaft und Softwareentwicklung.

Iris van Baarsen

Als Diplom Betriebswirtin verfügt Iris über langjährige Berufs- und Führungserfahrung im Bereich Human Resources. Sie hat in Konzernen und mittelständischen Unternehmen gearbeitet und ist bei dida für die Themen Recruiting und Organisationsentwicklung zuständig. Außerdem ist sie seit über zehn Jahren erfolgreicher Business Coach und unterstützt dida bei individuellen Themen.

Jona Welsch

Intermediate

Pytorch, Computer Vision, NLP

Expert

Python, Tensorflow, Semantic Segmentation

Während seines Studiums der Physik (TU Dresden, Universität Heidelberg) konnte Jona sich Kenntnisse in bildgebenden Verfahren, numerischen Methoden und Machine Learning aneignen. Am Deutschen Krebsforschungszentrum beschäftigte er sich mit Optimierungsmethoden und an der Universität Heidelberg forschte er zur Erklärbarkeit von Deep Learning Modellen. Vor seiner Zeit bei dida sammelte Jona Arbeitserfahrung bei einer international tätigen IT-Beratung und leitete die Entwicklung eines Deep Learning Produktes im Bereich Radiologie.