Nutzen Sie die Wissenschaft von morgen

Tomasz Golan hat einen Doktortitel in theoretischer Physik und arbeitet seit 2017 bei NeuroSYS, wo er sich auf Computer Vision und Algorithmen für maschinelles Lernen konzentriert. Mit seinem Hintergrund in Teilchenphysik kann er auf eine umfangreiche Forschungstätigkeit zurückblicken, unter anderem war er Mitglied der T2K-Kollaboration und erhielt 2016 den Breakthrough Prize in Fundamental Physics. Er hat auch zum GENIE-Neutrino-Monte-Carlo-Generator und zur MINERvA-Kollaboration beigetragen, wo er die Monte-Carlo-Generatoren-Gruppe koordinierte und Pionierarbeit bei der Verwendung von maschinellem Lernen für die Physics Recognition leistete. Seine mehr als 50 wissenschaftlichen Veröffentlichungen und Vorträge auf internationalen Konferenzen belegen sein Fachwissen in den Bereichen Neutrino-Wechselwirkungen, theoretische Modellierung und automatische Validierungssysteme.

Tomasz Cąkała ist ein Backend-Softwareentwickler mit mehrjähriger Erfahrung in der Entwicklung von IT-Lösungen, die von der Entwicklung rechenorientierter Software bis zu komplexen Unternehmensanwendungen reichen. Seine Arbeit zielt in erster Linie auf die Entwicklung von Systemen ab, die eine robuste und schnelle Bereitstellung von KI-Anwendungen ermöglichen. Tomasz schloss sein Studium an der Universität Warschau ab (M.Sc. in Angewandter Mathematik und B.Sc. in Computerwissenschaften). Während seines Studiums war er an zahlreichen Forschungsprojekten beteiligt, von denen einige in peer-reviewten Fachzeitschriften veröffentlicht wurden (darunter in Genome Biology und Journal of Computational and Graphical Statistics).

Daniel ist ein erfahrener Ingenieur für maschinelles Lernen, der sich auf NLP, Computer Vision, Deep Learning, Social Media Analysis und Sprachverarbeitung spezialisiert hat. Mit einem Hintergrund in Data Science und Software Engineering wendet er bei NeuroSYS seit August 2020 Deep Learning Algorithmen auf verschiedene Aufgaben an, trainiert Computer Vision Modelle, verbessert Suchmaschinen und entwirft Datenpipelines. Er hat einen Master-Abschluss in Data Science und einen Bachelor-Abschluss in Informatik von der Universität für Wissenschaft und Technik in Wrocław (WUST), wo er seine Abschlussarbeit über die Übertragung emotionaler Stile auf die menschliche Stimme mit Hilfe von Deep-Generative-Modellen schrieb.

Jakub Jaszczuk ist Doppelabsolvent der Technischen Universität Breslau mit Abschlüssen in Informatik als Ingenieur und in angewandter Informatik als Master of Engineering. In seiner Masterarbeit beschäftigte er sich mit der Modellierung von COVID-19-Epidemien, dem Vergleich von Methoden zur Parameterschätzung und der Bewertung von Python-Sprachumgebungen. Er unterstützt das Team bei diversen Programmieraufgaben, einschließlich Objektverfolgung, Umgebungskartierung, Erkennung menschlicher Posen und Optimierung von Hardwarelösungen für eine effiziente Entwicklung.

Mikołaj Patalan hat seinen Master in Automation and Robotics an Dänemarks Technischer Universität gemacht und sich auf Computer-Vision-Anwendungen für die Robotik spezialisiert. Er hat die erste Ausgabe der Shell Eco-marathon Autonomous Challenge gewonnen und während seines Studiums an einem Vergleich von Lokalisierungsmethoden für mobile Roboter gearbeitet. Seine Errungenschaften und Durchbrüche zeigen sein Fachwissen im Bereich des maschinellen Lernens und der klassischen Methoden des Computersehens. Seit März 2020 ist er ein wertvolles Mitglied des NeuroSYS-Teams und trägt aktiv zu verschiedenen Computer-Vision-Projekten bei, wobei er seine Fähigkeiten in den Bereichen Bilderkennung, Segmentierung, Objektpositionierung, Ortserkennung, Tracking, Posenschätzung und Punktwolkenverarbeitung unter Beweis stellt.

Paweł Mielniczuk ist ein hochqualifizierter Forscher auf dem Gebiet des maschinellen Lernens mit Spezialisierung auf NLP und Computer Vision. Mit einem Master-Abschluss in Data Science kam er 2020 zu NeuroSYS und bringt einen reichen Erfahrungsschatz aus der Telekommunikations- und Versicherungsbranche mit. Er zeichnet sich durch den Entwurf und die Implementierung von robusten maschinellen Lernpipelines und Anwendungslösungen von Grund auf aus, wobei er seine Expertise in Deep Learning und Python nutzt. Sein pragmatischer Problemlösungsansatz und seine Leidenschaft für Innovationen treiben ihn dazu an, neue und effektive Wege zur Anwendung von Machine-Learning-Techniken zu finden. Mit seinem tiefgreifenden Verständnis von NLP und Computer Vision ist er eine wertvolle Bereicherung für jedes Team, mit dem er zusammenarbeitet, und liefert stets innovative Lösungen für komplexe Probleme.

Bartosz Lenar hat einen Bachelor-Abschluss in Angewandter Informatik von der AGH University of Science and Technology mit Schwerpunkt Datenbanken und Softwarearchitekturen sowie einen Master-Abschluss in Informatik von der Technischen Universität Wrocław mit Schwerpunkt Sicherheit und Stabilität von IT-Systemen. Mit seinem starken akademischen Hintergrund hat er im Laufe seiner Karriere zu fortschrittlichen Lösungen für die Verarbeitung von Finanz- und medizinischen Daten beigetragen. Bei NeuroSYS war er als Lösungsarchitekt tätig und entwickelte KI-basierte Lösungen für medizinische Forschungslabore und die Pharmaindustrie sowie eine Smart-Home-IoT-Plattform. Derzeit leitet er als Engineering Lead erfolgreich ein Team von rund 100 Softwareingenieuren und koordiniert operative und technische Aktivitäten, mit denen das Unternehmen seine technischen Ziele erreichen soll.