Über Corina Kaiser

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Christian Thiel – Head of Unit Data bei QUNIS

Als Berater für Data Architecture, Data Engineering und Data Science bei QUNIS deckt Christian Thiel eine breites Spektrum an Fachbereichen und Technologien ab. Wie schafft man es, dabei immer auf dem Laufenden zu bleiben? In dieser Folge von „The Erium Podcast“ gibt uns Christian Thiel einen Einblick in seine Arbeit, bei der es hinkriegt auch zu Beginn eines Data Science Projektes die langfristige MLOps Strategie nicht aus den Augen zu verlieren, während er und sein Team gleichzeitig kosteneffizient und agil bleiben.

Christian Thiel – Head of Unit Data bei QUNIS2022-03-01T07:00:25+00:00

Dr. Stefan König – Senior Data Scientist bei der Ehrenmüller GmbH

Ein solide mathematische Grundausbildung ist einer der entscheidenden Faktoren dafür, dass ein Machine Learning Projekt auch dann zum Erfolg wird, wenn es mal eng wird. Als promovierter Mathematiker ist Dr. Stefan König daher bestens für seine Arbeit als Senior Data Scientist bei der Ehrenmüller GmbH gerüstet. Im Gespräch mit Theo erklärt er, wie Ehrenmüller mit kleinen Data Science Teams Machine Learning Lösungen im engen Austausch mit mittelständischen Kunden umsetzt und aus welchen Teilen der Projektarbeit er mit seinem Team wiederverwendbares Tooling gebaut hat.

Dr. Stefan König – Senior Data Scientist bei der Ehrenmüller GmbH2022-03-01T07:13:58+00:00

Dr. Hannah Richta – Maximaler Impact von Machine Learning bei der Deutschen Bahn

Data Science und Machine Learning vs. Deutsche Bahn und Konzernstrukturen. Ein Widerspruch? Nicht unbedingt, wie Dr. Hannah Richta – Head of Algorithms of Operations bei der DB Netz AG – anschaulich erklärt. Denn wer im Stande ist mit und nicht gegen die Strukturen zu arbeiten hat damit einen umso längeren Hebel, um mit den eigenen Lösungen Impact zu erzielen. In „The Erium Podcast“ eröffnet sie einen Blick hinter die Kulissen der DB, an welchen Use-Cases sie arbeitet und welche Algorithmen dabei zum Einsatz kommen.

Dr. Hannah Richta – Maximaler Impact von Machine Learning bei der Deutschen Bahn2022-02-01T07:13:30+00:00

Marius Försch – Senior Data Product Manager bei Mindfuel

Wie viel Science steckt wirklich in Data Science? Und wann ist es die richtige Entscheidung den eigenen Lieblingsalgorithmus im Interesse einer kundenzentrierten Lösung fallen zu lassen? Marius Försch ist Senior Data Product Manager bei Mindfuel und diskutiert in dieser Podcastfolge gemeinsam mit Theo den spannenden Bogen von Machine Learning Projekten hin zu kompletten ML Produktportfolios.

Marius Försch – Senior Data Product Manager bei Mindfuel2022-01-18T08:44:02+00:00

Nikolaj Waller – Data Scientist bei MHP – A Porsche Company

„Still today, most Data Science projects fail“ – nicht mit Nikolaj Waller, Data Scientist bei MHP – A Porsche Company. Im Gespräch mit Theo erklärt er, wie er es gemeinsam mit seinem Team bei einem Kunden geschafft hat, treffsicher eine Recommender Engine Lösung zu entwickeln von der die Benutzer begeistert sind und die konzernweit ausgerollt wurde.

Nikolaj Waller – Data Scientist bei MHP – A Porsche Company2022-02-15T07:40:50+00:00

Fabian Witt – Head of Data Science bei Mathema

Als Head of Data Science bei Mathema steckt Fabian Witt sowohl hands-on in Kundenprojekten, als auch in der Rolle des Team-Coaches und Mentors. Wie er es schafft mit seinen Kunden scheinbar unlösbare Projekte doch zu realisieren, dabei stets auf einer gemeinsamen Augenhöhe bleibt und wie ihm seine Vorliebe für Algorithmen fernab des Mainstreams dabei hilft, erfahrt ihr in dieser Ausgabe von The Erium Podcast!

Fabian Witt – Head of Data Science bei Mathema2022-02-15T07:40:00+00:00

Michael Eder – KI-basierte Sprachassistenzsysteme und Gründer von KENBUN

KI-basierte Sprachassistenzsysteme gehören für viele Menschen heutzutage zum Alltag. Als Geschäftsführer der KENBUN IT AG arbeitet Michael Eder daran, dass diese Form der KI auch in professionellen Umgebungen gewinnbringend zum Einsatz kommt. Im Gespräch mit Theo spricht er darüber, wie er zu Großentwicklungen wie GPT-3 steht und wie er mit seinen Kollegen die speziellen Herausforderungen in individuellen Kundenprojekten meistert.

Michael Eder – KI-basierte Sprachassistenzsysteme und Gründer von KENBUN2022-02-15T07:19:08+00:00

Dr. Sergio Lopez-Gehler – Senior Consultant & Cloud Architect bei Machine Learning Reply

Dr. Sergio Lopez-Gehler ist Senior Consultant bei Reply in der Rolle eines Data Scientist & Cloud Architect. Doch was macht diese Rolle eigentlich in seinem Arbeitsalltag aus? Und wie läuft die Zusammenarbeit mit Großkunden wirklich ab? Gemeinsam mit Theo gibt Dr. Sergio Lopez-Gehler einen Einblick in die Welt des Consultings und zeigt unter anderem auf, warum das Thema MLOps – wenn auch von vielen noch unterschätzt – auch heute schon so wichtig ist.

Dr. Sergio Lopez-Gehler – Senior Consultant & Cloud Architect bei Machine Learning Reply2022-02-15T07:39:02+00:00

Dr. Markus Köster – Industrial Analytics mit Weidmüller Industrial AutoML

Dr. Markus Köster verantwortet die Forschung und Entwicklung im Bereich Industrial Analytics bei Weidmüller. Mit „Weidmüller Industrial AutoML“ hat er gemeinsam mit seinem Team eine überdurchschnittlich erfolgreiche Machine Learning Lösung entwickelt. Doch wie funktioniert es, dass Maschinen- und Prozessexperten Machine Learning Modelle benutzen, ohne Vorkenntnisse in Data Science zu besitzen? Welche Entwicklungsentscheidungen und Teamaufstellungen waren dazu nötig? In „The Erium Podcast“ teilt Dr. Markus Köster dazu seine Erfahrungen und Erkenntnisse.

Dr. Markus Köster nimmt auch an unserem Data Science eMeetup am 30.11.2021 teil.
Hier geht`s zum eMeetup

Data Science eMeetup mit Dr. Markus Köster

Dr. Markus Köster – Industrial Analytics mit Weidmüller Industrial AutoML2022-02-15T07:32:56+00:00

WRAP UP Season 4

In Staffel 4 haben wir uns das Thema Causal Machine Learning genauer angeschaut – angefangen von der Begriffserklärung, wofür man es braucht und wo Causal Machine Learning überall eingesetzt wird. Maksim und Theo haben eine Reihe von Fachtermini gelüftet und erklärt, welche Algorithmen sich für Causal Machine Learning eignen und wie man damit am meisten rausholt!

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WRAP UP Season 42021-07-08T07:15:16+00:00
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