Les esprits
derriere la science
Un collectif dirige par des docteurs, compose de chercheurs, mathematiciens et ingenieurs dedies a la science de la decouverte causale.

Prof. Dr. Martin Spindler
Directeur et Fondateur
Martin Spindler est professeur de science des donnees, statistiques et econometrie a l'Universite de Hambourg et fondateur d'Economic AI™. Specialise dans la theorie et l'application du Machine Learning et de l'IA - en particulier le Machine Learning Causal - il est diplome de l'Universite de Regensburg et de l'Universite de Munich, ou il a egalement obtenu son doctorat. Chercheur invite regulier au MIT, Martin a fonde Economic AI™ pour aider les entreprises a exploiter des solutions de pointe pour un avantage concurrentiel.

Dr. Sven Klaassen
Responsable du developpement logiciel
Sven Klaassen est responsable du developpement logiciel chez Economic AI™. Il a obtenu un Master en mathematiques d'entreprise et un doctorat en economie de l'Universite de Hambourg. En 2022, Sven etait chercheur invite au MIT et a travaille activement sur la recherche combinant Machine Learning et Inference Causale. Actuellement, il maintient et etend le package open-source DoubleML.

Dr. Philipp Bach
Responsable des formations et de l'education executive
Philipp Bach est responsable des formations et de l'education executive et est passionne par l'enseignement des sujets de base et avances du ML Causal. Il occupe actuellement le poste de chercheur postdoctoral a l'Universite de Hambourg. Ses recherches se concentrent sur les implementations et applications des approches de pointe du ML Causal.

Jan Rabenseifner, M.Sc.
Data Scientist
Jan Rabenseifner est data scientist chez Economic AI™. Il poursuit actuellement son doctorat en statistiques a l'Universite de Hambourg. Ses interets de recherche portent sur les domaines de l'Inference Causale, l'evaluation des previsions dans les contextes de haute dimension, le Deep Learning et le Machine Learning.

Lucas Moreira Gomes, M.Sc.
Data Scientist
Lucas Moreira Gomes est data scientist chez Economic AI™. Son travail est principalement centre sur les reseaux de neurones graphiques (GNN), la detection de collusion et les grands modeles de langage (LLM). Il se concentre sur l'exploitation de l'apprentissage profond geometrique et du traitement du langage naturel pour resoudre des defis structurels et comportementaux complexes dans les environnements de donnees modernes.
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de la decouverte causale
Nous recherchons regulierement des stagiaires hautement qualifies, des etudiants travailleurs (Licence et Master), et des doctorants pour rejoindre nos projets industriels axes sur la recherche.
“La maitrise est la transition de la prediction de ce qui se passe a la comprehension de pourquoi cela doit se produire.”
La confiance des leaders de l'industrie
