As Mentes
Por Trás da Ciência
Uma equipa liderada por doutores: investigadores, matemáticos e engenheiros dedicados à ciência da descoberta causal.

Prof. Dr. Martin Spindler
Diretor e Fundador
Martin Spindler é Professor de Ciência de Dados, Estatística e Econometria na Universidade de Hamburgo e fundador da Economic AI™. Especializado na teoria e aplicação de Machine Learning e IA — especialmente Machine Learning Causal — possui diplomas da Universidade de Ratisbona e da Universidade de Munique, onde também obteve o seu PhD. Investigador visitante frequente no MIT, Martin fundou a Economic AI™ para ajudar as empresas a utilizar soluções de ponta para obter vantagem competitiva.

Dr. Sven Klaassen
Diretor de Desenvolvimento de Software
Sven Klaassen é o Diretor de Desenvolvimento de Software na Economic AI™. Possui Mestrado em Matemática Aplicada a Negócios e PhD em Economia pela Universidade de Hamburgo. Em 2022, Sven foi investigador visitante no MIT e tem trabalhado ativamente em investigação sobre a combinação de Machine Learning e Inferência Causal. Atualmente, mantém e expande o pacote de código aberto DoubleML.

Dr. Philipp Bach
Diretor de Formações e Educação Executiva
Philipp Bach é Diretor de Formações e Educação Executiva e é apaixonado por ensinar tópicos básicos e avançados de ML Causal. Atualmente, ocupa a posição de investigador de pós-doutoramento na Universidade de Hamburgo. A sua investigação foca-se em implementações e aplicações de abordagens de ponta de ML Causal.

Jan Rabenseifner, M.Sc.
Cientista de Dados
Jan Rabenseifner é Cientista de Dados na Economic AI™. Atualmente frequenta o seu PhD em Estatística na Universidade de Hamburgo. Os seus interesses de investigação estão nas áreas de Inferência Causal, Avaliação de Previsões em ambientes de alta dimensão, Deep Learning e Machine Learning.

Lucas Moreira Gomes, M.Sc.
Cientista de Dados
Lucas Moreira Gomes é Cientista de Dados na Economic AI™. Seu trabalho está focado principalmente em Redes Neurais de Grafos (GNNs), Detecção de Colusão e Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). Ele utiliza aprendizado profundo geométrico e processamento de linguagem natural para resolver desafios estruturais e comportamentais complexos em ambientes de dados modernos.
Faça Parte da Fronteira
da Descoberta Causal
Estamos sempre à procura de estagiários altamente qualificados, estudantes de licenciatura e mestrado, e candidatos a doutoramento para se juntarem aos nossos projetos de investigação aplicada à indústria.
“A maestria é a transição de prever o que acontece para entender por que acontece.”
Empresas Líderes Confiam em Nós
