Intermediate
Pytorch, Reinforcement LearningExpert
Python, Deep LearningNach 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.
Intermediate
Python, NLP, Computer VisionExpert
JavascriptSeit 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.
Intermediate
TensorflowExpert
Python, Computer VisionMichael 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.
Intermediate
TensorflowExpert
PythonFelix 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.
Intermediate
Computer VisionExpert
Tensorflow, Deep Learning, PythonWill 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.
Expert
Python, Time Series AnalysisWährend 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.
Intermediate
NLP, TensorflowExpert
PythonMit einem Data-Science Abschluss der UC Berkeley und Auge für gutes Storytelling hat David einen ungewöhnlichen Hintergrund. Nachdem er sich als Physik-Major am Caltech mit Gravitationswellen befasst hatte, wechselte er zu einem Bond-Trading-Desk an der Wall Street, bevor er eine Karriere als Medien- und Filmemacher verfolgte, bei der er sich mit einer Vielzahl von Themen befasste. Zu den Projekten des Maschinellen Lernens, an denen er gearbeitet hat, gehören unter anderem nicht-englische NLP-Probleme und Computer-Vision-Methoden, die auf Satellitendaten angewendet werden. Bei dida freut er sich darauf, mehr über die Bedürfnisse der Kunden zu erfahren und intelligente Lösungen in den Bereichen Vertrieb, Kommunikation und Technik zu erkunden.
Intermediate
PythonNach 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.
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.
Intermediate
Python, NLPDurch 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.
Expert
PythonPhilipp 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.
Intermediate
PytorchExpert
PythonWährend 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.
Intermediate
Python, Computer VisionExpert
TensorflowNach dem ausgezeichneten Abschluss ihres Mathematikstudiums an der ETH Zürich setzte Angela ihre Ausbildung in Hongkong und den USA fort. Während dieser Zeit wandte sich ihr Interesse allmählich dem maschinellen Lernen zu und sie spezialisierte sich auf das Gebiet. Bei dida kann Angela ihr mathematisches Können mit ihrer Begeisterung für Natural Language Processing und Computer Vision verbinden.
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.
Intermediate
TensorflowExpert
Python, PytorchWährend 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.
Intermediate
Computer Vision, Optimal ControlExpert
Python, Deep LearningNach seinem Mathematikstudium (FU Berlin) promoviert Mattes derzeit im Bereich Machine Learning für Zeitreihenprobleme in der Physik sowie in der Signalverarbeitung. Er war an verschiedenen KI-Projekten beteiligt und hat Erfahrung in der Umsetzung sowohl neuester Forschungsergebnisse als auch experimenteller Lösungen in Produktionssoftware.
Intermediate
Python, Tensorflow, PytorchExpert
Deep LearningWährend seines Mathematikstudiums (TU Berlin) mit Schwerpunkt Wahrscheinlichkeitstheorie und Funktionalanalysis stellte Konrad fest, dass die schönsten Anwendungen dieser mathematischen Zweige im Bereich des maschinellen Lernens liegen. Er legt großen Wert auf ein tiefgründiges mathematisches Verständnis der Algorithmen und der zugrundeliegenden Ideen. Bei dida unterstützt Konrad das Machine-Learning-Team bei NLP- und Computer Vision Projekten.
Intermediate
PythonIn 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.
Intermediate
Pytorch, NLP, Computer VisionExpert
Tensorflow, PythonWährend 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.
Expert
Python, NLPPier 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.
Intermediate
Deep Learning, TensorflowExpert
PythonWährend 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.
Intermediate
Computer VisionExpert
Deep Learning, Python, TensorflowAus 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.
Expert
PythonNach 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.
Intermediate
PytorchExpert
PythonWährend 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.
Intermediate
Pytorch, NLPExpert
Python, Computer Vision, Theoretical PhysicsJakob 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.
Intermediate
NLP, Computer Vision, TensorflowExpert
Python, Deep Learning, PytorchKonrad 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.
Intermediate
PythonExpert
JavascriptIlia 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.
Intermediate
Natural Language Generation, DockerExpert
Python, Tensorflow, NLP, PytorchNach 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.
Intermediate
Tensorflow, Computer Vision, NLPExpert
PythonAugusto 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.
Intermediate
Python, Pytorch, Computer VisionJohannes 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 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.
Intermediate
Pytorch, Machine Learning, Deep Learning, Computer VisionExpert
Python, Tensorflow, NLPSebastian 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.
Intermediate
NLP, Computer Vision, Reinforcement LearningExpert
Python, TensorflowNach 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.
Expert
PythonNach 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.
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.
Intermediate
Pytorch, Computer Vision, NLPExpert
Python, TensorflowWährend 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.
Ein Grafikdesigner mit vorheriger Erfahrung als Werbetexter in der Startup-Branche. Daniel nähert sich dem visuellen Design aus der Sicht des Inhalts mit Schwerpunkt auf Storytelling und ästhetischer Erfahrung. Sein Bildungshintergrund umfasst einen Master of Arts in Englisch und Geschichte an der University of London (UCL) und eine zweijährige Berufsausbildung im Bereich Design für Markenbildung am Shenkar College for Design.
