Profil Dr. phil. Anna Soßdorf Zurück zur Übersicht Dr. phil. Anna Soßdorf Mitarbeiterin Information Process Engineering Anna Soßdorf ist seit 2023 wissenschaftliche Mitarbeiterin am FZI in der Abteilung Information Process Engineering und Teil des House of Participation-Teams. Zuvor (2019-2022) war sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Sozialwissenschaften und als

Profil Dominik Stampa Zurück zur Übersicht Dominik Stampa Mitarbeiter Information Process Engineering Dominik Stampa studierte Informatik am Karlsruher Institut für Technologie mit Schwerpunkt auf theoretischer Informatik und Algorithmentechnik. 2022 schloss er sein Studium mit seiner Masterarbeit über die Modellierung und Optimierung eines Verkabelungsproblems bei Solarfarmen ab. Seit Mai 2022 arbeitet

Profil Walter Laurito Zurück zur Übersicht Walter Laurito Mitarbeiter*in Information Process Engineering Walter Laurito absolvierte sein Bachelor- und Masterstudium im Studiengang Informatik mit dem Schwerpunkt Machine Learning. Weiterhin war er mehrere Jahre als Softwareentwickler tätig. Seit September 2021 ist er als wissenschaftlicher Mitarbeiter im Forschungsbereich Information Process Engineering (IPE) angestellt.

Profil Jin Liu Zurück zur Übersicht Jin Liu Mitarbeiter Information Process Engineering Jin Liu studierte Wirtschaftsingenieurwesen am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) mit den Schwerpunkten Operations Research und Informatik. In seiner Masterarbeit am Institut für Operations Research (IOR) beschäftigte er sich mit der Vorhersage von Strompreise mit Ensemble Learning. Seit

Profil Isabel Bezzaoui Zurück zur Übersicht Isabel Bezzaoui Mitarbeiterin Information Process Engineering Isabel Bezzaoui studierte Soziologie und Erziehungswissenschaft in Berlin (Freie Universität) und Dortmund (Technische Universität). Während ihres Studiums erfolgten Tätigkeiten als wissenschaftliche Hilfskraft an universitären sowie außeruniversitären Forschungsinstituten. Im Zuge ihres Masterstudiums lagen ihre Forschungsschwerpunkte auf Rekrutierungsstrategien der „Neuen

Profil Lucas Cazzonelli Zurück zur Übersicht Lucas Cazzonelli Mitarbeiter*in Information Process Engineering Lucas Cazzonelli studierte Wirtschaftsingenieurwesen am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Die Schwerpunkte seines Studiums lagen im Bereich des Data Science und Machine Learning. In seiner Masterarbeit beschäftigte er sich mit der Extraktion von Datenmerkmalen mit Hilfe künstlicher neuronaler

Profil Carolin Stein Zurück zur Übersicht Carolin Stein Mitarbeiter*in Information Process Engineering Carolin Stein studierte Economics Engineering (B.Sc., 2016-2020) am Karlsruher Institut für Technologie und Information Systems Management (M.Sc., 2020-2022) mit Schwerpunkt Data Science an der Technischen Universität Berlin. Seit 2021 ist sie wissenschaftliche Mitarbeiterin am FZI in der Abteilung

Profil Alexander Grote Zurück zur Übersicht Alexander Grote Mitarbeiter*in Information Process Engineering Alexander Grote studierte im Bachelor und Master Wirtschaftsingenieurwesen am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Während des Studiums eignete er sich nicht nur theoretisches Wissen über Data Science an, sondern sammelte auch als hilfswissenschaftlicher Mitarbeiter am FZI erste praktische

Profil David Sayah Zurück zur Übersicht David Sayah stellv. Abteilungsleiter Information Process Engineering ORCiD: https://orcid.org/0000-0002-8977-9414 Publications —————- 1. Continuous-time formulations for multi-mode project scheduling. David Sayah, 2023, in: COR, Volume 152, Article 106147 https://doi.org/10.1016/j.cor.2023.106147 ShareLink: https://authors.elsevier.com/a/1gTYX15N8SNAWo 2. Scheduling heating tasks on parallel furnaces with setup times and conflicts. Julia Lange,

Profil Felix Hertlein Zurück zur Übersicht Felix Hertlein Mitarbeiter*in Information Process Engineering Felix Hertlein studierte Informatik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Schwerpunkte während seines Studiums waren Kognitive Systeme und Robotik. Seine Masterarbeit mit dem Titel "Context Sensitivity of Spatio-Temporal Activity Detection using Hierarchical Deep Neural Networks in Extended Videos"