Dr. Michael Haft
bringt einen Doktortitel in Theoretischer Physik und Neuroinformatik sowie mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Analysetechnologien bei Großunternehmen wie Siemens, Accenture und SAP mit. Vor der Gründung von Xplain Data arbeitete er als Chief Architect bei SAP mit dem Schwerpunkt Big Data Analytics. Zu Beginn seiner Karriere war er Mitbegründer eines Startups, in dem er für den gesamten Produktlebenszyklus von analytischen Innovationen verantwortlich war.
Michael verfügt über ein breites und einzigartiges Wissen, das von Datenbank- und BI-Technologien bis hin zu Statistik, Mathematik und maschinellem Lernen reicht. Aus zahlreichen Projekten weiß er, wie man diese Technologien in einem geschäftlichen Kontext anwendet.
Peide Wang
kam von SAP zu uns, wo der Diplom-Mathematiker zuletzt als Entwicklungsarchitekt im Bereich Predictive Maintenance tätig war. Während seiner 13-jährigen Erfahrung in der Entwicklung von Geschäftsanwendungen erwarb er umfangreiche Kenntnisse über verschiedene Technologien und Plattformen, von R/3-Modulen (ABAP) über Datenbankalgorithmen (C++) bis hin zu modernen Webanwendungen (Java/Javascript).
Bei Xplain Data verantwortet Peide das Design und die Implementierung ansprechender Benutzeroberflächen für unsere Kunden und bringt zusätzlich sein umfangreiches Algorithmen-Know-how die Entwicklung ein.
Dr. habil. Hanjo Täubig
promovierte nach seinem Informatik-Studium an der TU München mit einer Arbeit über die Suche von Proteinstrukturen in Proteindatenbanken. Er vertrat eine Professur für Theoretische Informatik am Lehrstuhl für Effiziente Algorithmen der TUM und hielt mehrere Jahre lang Vorlesungen über Grundlagen von Algorithmen und Datenstrukturen. Er habilitierte sich mit einer Arbeit über Ungleichungen zur Entwicklung von Einträgen in Matrixpotenzen mit Anwendungen in verschiedenen Wissenschaftsdisziplinen. An der TUM hielt Hanjo Vorlesungen über Algorithmische Bioinformatik und über Fortgeschrittene Netzwerk- und Graphalgorithmen, sowie Seminare über String Matching und Spektrale Graphentheorie. Bei Xplain Data zeichnet er verantwortlich für effiziente Algorithmen und Datenstrukturen.
Dr. Christian Koncilia
promovierte in angewandter Informatik über die Entwicklung von Algorithmen zur Behandlung struktureller Veränderungen in Data Warehouses. Er war mehr als 25 Jahre lang in der Biowissenschafts- und Gesundheitsbranche tätig und arbeitete an Projekten für verschiedene Krankenhäuser, Versicherungsgesellschaften und Pharmaunternehmen.
Christian hat umfangreiche praktische Erfahrung mit verschiedenen Business Intelligence-Tools, Datenbankmanagementsystemen und vielen Programmiersprachen und Frameworks. In den letzten zehn Jahren hat er sich auf die Entwicklung verschiedener Webanwendungen konzentriert. Bei Xplain Data liegt das Frontend in seinen Händen.
Monika Roy
bringt über 25 Jahre Erfahrung im B2B-Marketing in der IT-Branche mit. Vor Xplain Data war die Dipl. Wirtschaftsingenieurin bei Dassault Systèmes SolidWorks, Deutschland, für Content Creation und digitales Marketing zuständig. Sie begann ihre Karriere bei Informix Software (jetzt IBM), wo sie für die Entwicklung einer erfolgreichen Marketingkooperation mit dem Partner SAP verantwortlich war.
Danach arbeitete sie in verschiedenen Positionen für Unternehmen im Datenbank-, Netzwerk- und Softwareentwicklungsumfeld und verantwortete die Entwicklung und Umsetzung erfolgreicher PR- und Direktmarketing-Kampagnen europaweit.
Charlotte Chenpo Hu
kam zu uns vom Deloitte Technology Team, wo sie sich auf IT-, IoT-Software Engineering & Data Science fokussierte. Mit Bachelor-Abschlüssen in Business Administration und Finance (der University of International Business & Economics, Peking) sowie in Computational Science und einem doppelten Master in Business Administration und Computational Science (der Universität Potsdam & dem Hasso-Plattner-Institut) verfügt sie über einen sehr vielfältigen akademischen Hintergrund. Praktische Erfahrungen sammelte sie in den Bereichen Softwareentwicklung, Business Analyse, und QM. Bei Xplain Data setzt Charlotte ihr Know-how ein, um Python IDE & API und andere Benutzerschnittstellen für unsere Kunden zu implementieren und die Qualität unserer Software sicherzustellen.
Zilla Stekhoven
ist ein echtes Multitalent: Neben einem Hintergrund im medizinischen Projektmanagement und einer Schlüsselrolle im Datenmanagement bei adidas ist sie nicht nur psychologisch geschult, sondern auch ausgebildete Juristin und Business Coach.
Bei Xplain Data bringt Zilla ihr geballtes Know-how ein, um das Management-Team in organisatorischen, administrativen und rechtlichen Belangen zu unterstützen und kümmert sich außerdem um den Aufbau von Strukturen in unserem wachsenden Startup. Die gebürtige Südafrikanerin mit einem großen Herzen engagiert sich dort mit ihrer Wohltätigkeitsorganisation für benachteiligte Kinder – und bringt eine frische, multikulturelle Perspektive in unser Team – und weitere weibliche Verstärkung!
Andreas Nierlich
Zielorientiert, unternehmerisch denkend, mit einer Leidenschaft für Technologie und Innovation sowie nachweisbaren Erfolgen in der Entwicklung von Go-to-Market-Strategien, der Umsatzsteigerung und dem Aufbau von schlagkräftigen Vertriebsteams ist Andreas die perfekte Ergänzung für unser Team.
Als Diplom Wirtschaftsingenieur und versierter Sales Executive vereint er fundiertes technisches und wirtschaftliches Wissen. Seine Erfahrungen, die von Start-Ups bis hin zu globalen Unternehmen wie Blue Yonder reichen, sowie seine profunden Branchenkenntnisse in Retail, Automotive, Manufacturing und Life Sciences machen ihn zu einem wertvollen Kollegen mit umfangreichem beruflichen Netzwerk. Bei Xplain Data wird Andreas seine Expertise einsetzen, um unser Wachstum zu beschleunigen und unsere Kundenbasis branchenübergreifend zu erweitern.
DR. IVAN LECEI
verdiente sich seine ersten Sporen als Data Scientist am renommierten Fraunhofer SCAI Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen, wo er schwerpunktmäßig an numerischen datenbasierten Vorhersage- und Anomalie-Erkennungsmethoden speziell im Bereich der Zustandsüberwachung und Predictive Maintenance forschte. Nach dem Studium der Wirtschaftsmathematik an der Universität Ulm promovierte er am Institut für Wahrscheinlichkeitstheorie mit einer Arbeit zum Thema „Modellierung extremer Abhängigkeiten“. Während seiner Tätigkeit am Fraunhofer Institut hielt er Schulungen zu verschiedenen Aspekten von Data Analytics und Deep Learning und arbeitete als Dozent an der Universität Bonn.
Bei Xplain Data unterstützt Ivan das Produktmanagement-Team u.a. bei der Implementierung systematischer Testverfahren, der Erstellung professioneller Dokumentationen und der Entwicklung exemplarischer Anwendungsfälle.