Las mentes
tras la ciencia

Martin Spindler es catedrático de Ciencia de Datos, Estadística y Econometría en la Universidad de Hamburgo y fundador de Economic AI™. Especializado en la teoría y aplicación del Aprendizaje Automático y la IA, especialmente el Causal Machine Learning, posee títulos de la Universidad de Ratisbona y la Universidad de Múnich, donde también obtuvo su doctorado. Como investigador visitante habitual en el MIT, Martin fundó Economic AI™ para ayudar a las empresas a aprovechar soluciones de última generación y obtener ventaja competitiva.

Sven Klaassen es el Director de Desarrollo de Software en Economic AI™. Obtuvo un Máster en Matemáticas Empresariales y un Doctorado en Economía por la Universidad de Hamburgo. En 2022, Sven fue investigador visitante en el MIT y ha trabajado activamente en investigación sobre la combinación de Aprendizaje Automático e Inferencia Causal. Actualmente, mantiene y amplía el paquete de código abierto DoubleML.

Philipp Bach es Director de Formación y Educación Ejecutiva y le apasiona enseñar temas básicos y avanzados de Causal ML. Actualmente ocupa el puesto de investigador postdoctoral en la Universidad de Hamburgo. Su investigación se centra en implementaciones y aplicaciones de enfoques de vanguardia de Causal ML.

Jan Rabenseifner es científico de datos en Economic AI™. Actualmente está cursando su doctorado en Estadística en la Universidad de Hamburgo. Sus intereses de investigación se encuentran en los campos de Inferencia Causal, Evaluación de Previsiones en entornos de alta dimensión, Deep Learning y Aprendizaje Automático.

Lucas Moreira Gomes es científico de datos en Economic AI™. Su trabajo se centra principalmente en Redes Neuronales de Grafos (GNNs), Detección de Colusión y Modelos de Lenguaje Grande (LLMs). Se dedica a aprovechar el deep learning geométrico y el procesamiento del lenguaje natural para resolver desafíos estructurales y de comportamiento complejos en entornos de datos modernos.