De Geesten
Achter de Wetenschap

Martin Spindler is Professor in Data Science, Statistiek & Econometrie aan de Universiteit van Hamburg en de oprichter van Economic AI™. Gespecialiseerd in de theorie en toepassing van Machine Learning en AI — met name Causal Machine Learning — behaalde hij zijn graden aan de Universiteit van Regensburg en de Universiteit van München, waar hij ook promoveerde. Als regelmatig gastonderzoeker bij MIT richtte Martin Economic AI™ op om bedrijven te helpen state-of-the-art oplossingen te benutten voor concurrentievoordeel.

Sven Klaassen is Hoofd Softwareontwikkeling bij Economic AI™. Hij behaalde een Master in Bedrijfswiskunde en een Ph.D. in Economie aan de Universiteit van Hamburg. In 2022 was Sven gastonderzoeker bij MIT en heeft actief gewerkt aan onderzoek naar de combinatie van Machine Learning en Causale Inferentie. Momenteel onderhoudt en breidt hij het open-source pakket DoubleML uit.

Philipp Bach is Hoofd Training & Executive Education en is gepassioneerd over het onderwijzen van basis- en gevorderde onderwerpen van Causal ML. Hij bekleedt momenteel de positie van postdoctoraal onderzoeker aan de Universiteit van Hamburg. Zijn onderzoek richt zich op implementaties en toepassingen van geavanceerde benaderingen van Causal ML.

Jan Rabenseifner is Data Scientist bij Economic AI™. Hij werkt momenteel aan zijn Ph.D. in Statistiek aan de Universiteit van Hamburg. Zijn onderzoeksinteresses liggen op het gebied van Causale Inferentie, Prognosebeoordeling in hoogdimensionale settings, Deep Learning en Machine Learning.

Lucas Moreira Gomes is Data Scientist bij Economic AI™. Zijn werk richt zich voornamelijk op Graph Neural Networks (GNNs), Collusiedetectie en Large Language Models (LLMs). Hij focust op het benutten van geometrische deep learning en natural language processing om complexe structurele en gedragsmatige uitdagingen in moderne data-omgevingen op te lossen.