Reasonance GmbH logo with name

Unser Unternehmen

Reasonance wurde 2019 von einer Gruppe von Absolventen des Karlsruher Instituts für Technologie gegründet und stärkt Unternehmen und Organisationen, indem es die digitale Transformation vorantreibt. Der interdisziplinäre akademische Hintergrund und das fachübergreifende berufliche Profil unseres Teams helfen uns, Beratung, Forschung und Technik zusammenzubringen, um nachhaltige Lösungen für Geschäftsprobleme in verschiedenen Branchen zu schaffen.

Was uns antreibt

Entwurf, Aufbau und Operationalisierung von Datenanalyse- und maschinellen Lernlösungen zur Schaffung neuer kontinuierlicher Wertschöpfungskanäle für unsere Kunden.

Wie wir vorgehen

Inkrementelle und kundenorientierte End-to-End-Entwicklung, beginnend mit der Evaluierung potenzieller Anwendungsfälle bis hin zu produktiven Lösungen mit Wartung und Support.

Team

Todor Kostov

Data Scientist, CEO and Co-Founder

Todor hat Informatik am Karlsruher Institut für Technologie mit den Schwerpunkten maschinelles Lernen und Big Data Analytics studiert. Während seiner Masterarbeit am Fraunhofer IOSB hat er einen neuartigen Ansatz zur Informationsfusion entwickelt, der auf RNNs und Bayes’scher Filterung basiert. Todor hat mehr als 6 Jahre Erfahrung mit US-amerikanischen, niederländischen und deutschen Unternehmen, bei denen er Analytics Lösungen und Anwendungen für maschinelles Lernen entwickelt hat.

Konstantin Tsenkov

Systems Engineer, Co-Founder

Konstantin hat am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) auf dem Gebiet der Elektrotechnik und Informationstechnik mit Schwerpunkt Systemtechnik seinen Masterabschluss gemacht. Er verfügt über Erfahrungen in den Bereichen Systementwurf, Modellierung und Simulation sowie Software-Engineering und -Entwicklung für Anwendungen in der Automobilindustrie und Industrieautomatisierung.

Manuel Lang

Machine Learning Engineer, Co-Founder

Manuel verfügt über einen M.Sc. in Informatik vom Karlsruher Institut für Technologie. Er schloss seine Masterarbeit über datengetriebenes hierarchisches Clustering, die später als Veröffentlichung bei der ICLR 2020 akzeptiert wurde, am Institut für maschinelles Lernen der Carnegie Mellon University ab. Neben mehreren Forschungspositionen auf dem Gebiet des maschinellen Lernens verfügt er über einen starken Software-Engineering-Hintergrund.

Pascal Wieler

Machine Learning Engineer

Pascal verfügt über einen M.Sc.-Abschluss in Informatik vom Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und schloss seine Masterarbeit über die Verwendung von Graph-Neuronalen-Netzen für Robotik-Manipulationsaufgaben am Institut für Maschinelles Lernen der Carnegie Mellon Universität ab. Zusätzlich zu seinem Forschungshintergrund auf dem Gebiet der Robotik und des maschinellen Lernens hat er Erfahrung in der Software-Entwicklung in der Automobilindustrie.

Kalin Katev

Software Engineer

Kalin schloss sein Masterstudium am Karlsruher Institut für Technologie mit den Schwerpunkten Softwaretechnik, Compilertechnologien und Echtzeitsysteme ab. Erfahrungen in der Entwicklung komplexer Softwarearchitekturen sammelte er während seiner Masterarbeit über vektorisierte Compiler-Optimierungen und seiner anschließenden Arbeit als Full-Stack-Java-Entwickler an einem globalen Produktkonfigurator im Automobilbereich.

Wir stellen ein!