Über uns


Unser interdisziplinäres Team hat einen ausgezeichneten akademischen Hintergrund vor allen Dingen in den Feldern Physik und Mathematik und verfügt über einen großen Erfahrungsschatz im Bereich der Softwareentwicklung und des IT-Projektmanagements. Wir sind stolz darauf, die Ziele unserer Kunden nie aus den Augen zu verlieren und legen großen Wert darauf, Projekte von Anfang an so zu gestalten, dass sowohl Zeit- als auch Budgetvorgaben eingehalten werden. Zudem sind wir froh darüber, Fortschritte zum wissenschaftlichen sowie angewandten Machine Learnings leisten zu können, und freuen uns, dass unsere Teammitglieder regelmäßig zu verschiedenen wissenschaftlichen Arbeiten beitragen - eine Auflistung finden Sie hier.

Einige unserer Mitarbeiter arbeiten aus dem europäischen Ausland, die meisten jedoch in unserem modernen Büro im Herzen Berlins.

Wir sind davon überzeugt, dass Blackbox-KI-Lösungen nur für einen Bruchteil der Herausforderungen in der Prozessautomatisierung geeignet sind. Deshalb verfolgen wir den Ansatz, KI-Lösungen durch Finetuning und Weiterentwicklungen auf spezifische Anwendungsfälle maßzuschneidern. Hierbei sind technische Details und ein robustes Deployment unabdingbar.

Dr. Lorenz Richter

CTO & Co-founder

Unser Team


Dr. Rustam Antia


Intermediate

Pytorch, Keras, Reinforcement Learning, Functional Programming

Expert

Python, Deep Learning, Derived Algebraic Geometry, Analytical Problem Solving

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.

Nicole Arndt


Nicole bringt ihre Leidenschaft für effiziente Arbeitsabläufe und ihre umfassende Erfahrung im Qualitätsmanagement aus dem E-Commerce im Personal- und Office-Bereich mit ein. Ihr interdisziplinäres Studium in Kultur und Technik bildet die Grundlage für eine vielseitige Herangehensweise an betriebliche Herausforderungen.

Bela Baganz


Organisations- und Verhaltenspsychologie sind Belas Hauptinteressen, seit er begann, Psychologie zu studieren. Seine Arbeitsweise ist geprägt von der Idee, wissenschaftliche Standards und Entwicklungen mit ihrer Anwendbarkeit in der realen Welt zu verbinden. Bei dida setzt er diesen Ansatz als Werkstudent um und unterstützt in allen Bereichen der Personal- und Organisationsentwicklung.

David Berscheid


Intermediate

Python, R, Computer Vision, NLP, SQL

Expert

Angular, Javascript, Nosql

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, bevor er zu dida kam. Jetzt unterstützt er das Machine Learning-Team, um mehr Sichtbarkeit und spannende Projekte zu erhalten.

Axel Besinger


Intermediate

C, Javascript, Computer Vision

Expert

Product Development, Business Models

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. Mark Bugden


Intermediate

Computer Vision, Optimization, Tensorflow

Expert

Mathematical Modelling, 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.

Yana Chekan


Intermediate

NLP, Statistics

Expert

Python, Computer Science

Yana studiert Wirtschaftsinformatik an der TU Berlin, wo sie ein starkes Interesse an Statistik entwickelte, das sie zusammen mit ihrer Begeisterung für Sprachen zu Natural Language Processing bei dida führte. Neben ihrer Tätigkeit bei dida unterrichtet Yana Technische Grundlagen der Informatik an der Universität.

Dr. William Clemens


Intermediate

Numerical Optimization, Computer Vision, Shell Scripting, R

Expert

Cuda, C++, Torch, Tensorflow, Deep Learning, Python, Mathematical Statistics

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


Intermediate

C, C++, Linux, MATLAB, Java, Deep Learning Theory, Cuda

Expert

Python, Monte Carlo Simulation, 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.

Arne Doll


Nach seinem Abschluss in Psycholinguistik hat Arne Erfahrung in verschiedenen Management und Führungspositionen gesammelt. Er kann auf langjährige Arbeitserfahrung in unterschiedlichen Industrien (IT, Automotive, Insurance, Banking) mit kleinen und mittleren Unternehmen sowie Konzernen zurückblicken. Mit seiner Leidenschaft für gelungene Kommunikation sucht Arne situationsspezifisch und kontextabhängig immer nach der gerade besten Lösung für aktuelle Herausforderungen. Er liebt die Arbeit mit Menschen, sowohl auf Kundenseite in seiner Rolle als Key Account Manager, als auch dida intern bei der Weiterentwicklung unserer Teams und der Organisation als Ganzes.

Carmen Escarrer


Intermediate

Blender

Expert

Adobe Creative Suite

Carmen ist eine Studentin für Design und digitale Kreation an der UOC (Universitat Oberta de Catalunya). Mit einem scharfen Auge für Details und einem starken Interesse an Machine Learning arbeitet Carmen bei dida mit dem Marketing-Team zusammen, um überzeugende Visuals zu erstellen.

Mariangela Rita Filardi


Intermediate

Three.js, Python

Expert

Javascript, React, Framer Motion, UX, UI

Mit ihrem Hintergrund als Übersetzerin und einer frischen Leidenschaft für das Programmieren bringt Mariangela eine einzigartige Perspektive in die Frontend-Entwicklung ein. Unter Einhaltung der wichtigsten Prinzipien der Frontend-Entwicklung, wie responsiven Layouts, reibungslosen Benutzerinteraktionen und Barrierefreiheit, trägt sie aktiv dazu bei, dass jedes Projekt mit Präzision ausgeführt wird. Mariangela setzt sich dafür ein, die Benutzerinteraktionen mit unserer Software neu zu gestalten, wobei sie sowohl auf Funktionalität als auch auf eine angenehme Benutzererfahrung Wert legt.

Dr. Liel Glaser


Intermediate

Python, C, Large Language Models, Deep Learning, Machine Learning

Expert

Monte Carlo Simulations, Quantum Gravity

Liel hat deren Doktorat in der theoretischen Physik am Niels Bohr Institut in Kopenhagen geschrieben, und ist danach einige Jahre als PostDoc durch Europa gezogen. In dieser Zeit hat dey an verschiedenen Problemen in der Quanten Gravitation gearbeitet, und Computer Simulationen für diese geschrieben. Nun hat sich Liel entschieden etwas Neues zu probieren und mit Machine learning anwendungsbezogene Probleme zu lösen.

Fabian Gringel


Intermediate

Java, Python, NLP

Expert

Mathematical Modeling, Optimization, Physical Simulations

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.

Dr. Eva Höning


Intermediate

Python, Machine / Deep Learning

Expert

Analytical Problem Solving

Nach ihrer Promotion in der algebraischen Topologie an der Université Paris 13 war Eva Postdoc am Max-Planck-Institut in Bonn und in den Niederlanden. Auf der Suche nach Möglichkeiten, ihre mathematischen Fähigkeiten auf reale Probleme anzuwenden, hat sie das maschinelle Lernen für sich entdeckt. Bei dida ist sie nun als Machine Learning Scientist tätig.

Philipp Jackmuth


Intermediate

Numpy, Scipy, R

Expert

Python, SQL, Pandas, Data Analysis, Regression Models

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.

Julius Lauenstein


Als Wirtschaftsingenieur (M.Sc., RWTH Aachen) schlägt Julius eine Brücke zwischen Technik und ihrer Anwendung. Julius hat mehrjährige Führungserfahrung in Tech-Unternehmen und koordinierte für einen Universitätsverbund ein Förderprogramm für technologische Ausgründungen. Bei dida entwickelt Julius das Geschäftsfeld “Öffentlicher Sektor”.

Dr. Ma Li


Intermediate

Python, Deep Learning, C, Computer Vision

Expert

Number Theory, Analytical Problem Solving, C

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.

Dr. Jan Macdonald


Intermediate

Julia, Pandas, Tensorflow, Keras

Expert

Python, Pytorch, Deep Learning, Inverse Problems, Image Processing

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

Bash, C, C++, GO, Java

Expert

Python, Linux, GCP, Docker

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.

Iaroslava Novoselova


Intermediate

Python

Expert

C

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.

Ksenia Nuykina


Intermediate

Market Research, Market Analysis, Leadership, Team Management, Prototyping, Business Model Development

Nachdem sie ihren Bachelor-Abschluss abgeschlossen hatte, mit ihrer Abschlussarbeit, die sich auf die Entscheidungsfindung von KI im Krisenmanagement konzentrierte, strebte Ksenia eine weitere Ausbildung im Masterstudiengang für Innovation und Unternehmertum an der IU Internationalen Hochschule in Berlin an. Ksenias Motivation und Leidenschaft, einen bedeutenden Beitrag in der Geschäftsentwicklung, Marktanalyse und Kundenansprache zu leisten, werden bei dida gestärkt. Sie ist begeistert davon, aktiv teilzunehmen und bedeutende Beiträge zu den Bereichen KI und ML-Marketingförderung zu leisten, wobei sie ihre Expertise und Fähigkeiten nutzt, um Innovation und unternehmerische Vorhaben anzutreiben.

Dr. Marty Oelschläger


Intermediate

Pytorch (lightning), NLP, Computer Vision, Fortran, C++, C

Expert

Python, Nonequilibrium Physics, Asymptotic Methods, Perturbation Theory

Im Physikstudiums (HU Berlin) untersuchte Marty Optimierungs- und inverse Probleme mit Hilfe von Python und Fortran. Während des Doktors (Max-Born-Institut) fokussierte Marty sich auf fluktuationsinduzierte Phänomene, insbesondere das Zusammenspiel von klassischer und Quantenstatistik. Hierbei sammelte Marty Erfahrung in der Entwicklung und Design von Code in C, C++ und Python und entwickelte Interesse für Machine Learning. Mit Ende der Promotion fokussierte Marty sich auf Deep Learning und übernimmt sowohl technische Rollen als ML Scientist, als auch Aufgaben im Bereich Project Lead und Project Management.

Thanh Long Phan


Intermediate

Pytorch, NLP, Computer Vision, Matplotlib

Expert

Tensorflow, Python, Numpy, Pandas, Functional Analysis

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


Intermediate

Coq/agda, Topological Data Analysis

Expert

Python, NLP, Topology, Logic

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.

Dr. Lorenz Richter


Intermediate

R, Non Convex Optimization, Computer Vision

Expert

Statistical Learning Theory, Deep Learning, Python, Mathematical Statistics, Julia, 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.

Emilius Richter


Intermediate

Tensorflow, SQL, Javascript, Pytorch

Expert

Python, Deep Learning, Bayesian Inference, Brain Modeling, Simulation Based Inference

Während seines Studiums der Physik (FU Berlin) entwickelte Emil seine Leidenschaft für maschinelles Lernen, Computational Neuroscience und Medizintechnik. In seiner Masterarbeit an der Charité Berlin entwickelte er Bayes’sche Inferenzmethoden für Hirnmodelle und -simulationen. Bei der dida unterstützt er das Vertriebsteam bei der Akquise von neuen ML-Projekten und strategischen Forschungskooperationen.

Jakob Scharlau


Intermediate

Pytorch, NLP, Haskell

Expert

Python, Computer Vision, Theoretical Physics, Quantum Information Theory

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, Optimization, Tensorflow

Expert

Probability Theory, 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, Software Engineering, Cloud Platforms

Expert

Python, Tensorflow, Explainable AI, Computer Vision

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

UI, UX, Javascript, Vue.js

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.

Dr. Augusto Stoffel


Intermediate

Tensorflow, Clojure, Java, Statistical Learning, Computer Vision, NLP

Expert

Python, Numpy, Geometry and Topology, Category Theory

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.

Dr. Sebastian Thomas


Intermediate

Java, C, C++, Pytorch, Matplotlib, Software Engineering, Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision

Expert

Python, Tensorflow, Keras, NLP, Pandas, Scikit Learn, Latex

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

Java, NLP, Computer Vision, Reinforcement Learning

Expert

Python, ABAP, Tensorflow, Complex Dynamical Systems

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


Intermediate

Software Architecture, Scipy, SQL

Expert

Python, Java, Numpy, Pandas, Solid State Physics

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.

Isabell Vorkastner


Intermediate

Python, Deep Learning

Expert

Probability Theory, Analytical Problem Solving

Nach ihrer Promotion in stochastischer Analysis an der TU Berlin absolvierte Isabell einen Postdoc. Auf der Suche nach einer praktischeren und wirkungsvolleren Ausrichtung wechselte sie in das Gebiet des maschinellen Lernens. Bei dida arbeitet sie nun als Machine Learning Scientist und bringt ihre Expertise ein, um innovative Lösungen zu entwickeln.