Alexander Gerharz ist Datenanalyst in der Abteilung Sportwissenschaften bei Borussia Dortmund und unterstützt dort Mathias Kolodziej. Studiert hat er Statistik an der Ludwig-Maximilians Universität in München und promoviert seit 2019 an der TU Dortmund. In seiner Forschung beschäftigt er sich mit der Anwendung von Machine Learning, Big Data Algorithmen und Verfahren des interpretierbaren maschinellen Lernens.

Florian Heinrichs ist als Chief Data Scientist bei der SNAP GmbH verantwortlich für die Themen Data Science und Künstliche Intelligenz. Nach seinem Mathematikstudium an der Ruhr-Universität Bochum und der Universitat de Barcelona, promovierte er im Bereich der mathematischen Statistik ebenfalls in Bochum. Dabei erforschte er Verfahren zur Detektion struktureller Veränderungen in Zeitreihen. Diese Erfahrungen mit zeitabhängigen Daten nutzt er nun bei der SNAP GmbH in diversen Anwendungen – von der Auswertung von Gehirnaktivitäten über Maschinendaten bis zum Überwachen von ML Modellen in Produktion.

Marc Kämmerer leitet das Innovationsmanagement bei der VISUS Health IT GmbH in Bochum. Als Facharzt für Diagnostische Radiologie liegt ihm die Optimierung softwaregestützter Arbeitsabläufe in der Medizin besonders am Herzen. Dies schließt insbesondere die Integration von Ergebnissen aus KI Systemen in die bestehenden klinischen Softwaresysteme ein.
Neben der Verbreitung der Nutzung von Teleradiologie engagiert er sich außerdem seit über einem Jahrzehnt aktiv in Standardisierungsorganisationen wie dem DIN, DICOM und IHE.

Matthias Kube ist Data Scientist, ML-Engineer und Data Engineer. Nach dem Studium der Informatik mit Schwerpunkt Mathematik, schrieb er seine Diplomarbeit über die Automatisierung der Anlagenplanung – mit den Methoden der künstlichen Intelligenz – in der Vorfeldentwicklung bei der SIEMENS AG. In den nachfolgenden Jahren war er unter anderem als Forschungsingenieur in mathematisch-physikalischen Aufgabenbereichen, u.a. in der Numerik und Robotik, bei der SIEMENS AG und bei Schneider Electric beschäftigt. Vor neun Jahren wechselte er als Senior Resarch Scientist in den Bereich der Energieinformatik, wo er über Agentensysteme im Smart-Grid forschte und erste Berührungspunkte mit Big-Data-Analytics Problemstellungen, Data Science und den Herausforderungen in der Entwicklung moderner Data Engineering Lösungen, in Kontakt kam. Ab 2016 arbeitete er als Data Engineer in der Entwicklung von Big-Data Lösungen in der Automobilwirtschaft – u.a. der Fertigung des Porsche Taycan – bei der thyssenkrupp AG. Seit 2022 berät er mittelständische Kunden bei der erfolgreichen Einführung, Umsetzung und Durchführung von Data Science und Data Engineering Projekten, speziell mit einem Fokus auf cloudbasierte Lösungen.

Sebastian Land ist Experte für Data Science. Seit 15 Jahren treibt er sein Anliegen voran, Data Science zum gesellschaftlichen Nutzen zu etablieren und für die einhergehenden Gefahren zu sensibilisieren.
Er studierte Informatik an der TU Dortmund und kam dort früh in Kontakt mit den Techniken des maschinellen Lernens. Er arbeitete dort am Lehrstuhl für künstliche Intelligenz bei Prof. Morik. Nach dem Abschluss des Diploms wechselte er als erster Mitarbeiter zur Lehrstuhlausgründung RapidMiner, der Firma hinter einer der inzwischen bekanntesten Data Science Platformen. Dort war er in wechselnden Positionen maßgeblich an der Entwicklung der Plattform, dem Vertrieb, Support und der Beratung von Kunden beteiligt.
Seit 2015 berät er mit seinem Team von Old World Computing unabhängig über den Einsatz von Data Science und begleitet Unternehmen in allen Phasen ihres Data Science Prozesses.

Johannes Schwarz ist seit Oktober 2021 Doktorand in der Bioinformatik. Im Rahmen des humAIne Projektes ist es sein Ziel, ein KI Workflows zu entwickeln, der die Suche nach epileptogenen Läsionen in MRT-Daten unterstützen kann, indem diese segmentiert und klassifiziert werden.
Sein Studium der Angewandten Informatik führte ihn von der Hochschule Ruhr West (B.Sc.) an die Tsinghua University (Advanced Computing, Freemover Student) und von dort zur Ruhr Universität Bochum (M.Sc.).

David holds M.Sc. in Computer Science, Ph.D. in Business and Management and he currently works as a Director Data Science at DB Schenker. David is responsible for driving innovation by finding and rolling out novel AI solutions in Logistics that brings business value to the company. He empowers a team of talented Data Scientists in their daily work and facilitates cross-functional collaboration with agile working methods. Having spent more than 13 years working on various Data Science challenges, David gained significant experience about how to deal with customer needs and satisfy them with tailored solutions in various domains, furthermore he specialized in the fields of Recommender Systems and Computer vision. David is also passionate about academic research, he co-authored several peer-reviewed scientific articles in Computer Science and Quantitative Finance.