Alexander Grote

Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Karlsruher Institut für Technologie

Basel, Basel, Switzerland

About

Als wissenschaftlicher Mitarbeiter am KIT & FZI forsche ich über Deep Learning, Machine Learning und künstliche Intelligenz.

Experience

  • AI Expert at EnBW Energie Baden-Württemberg AG
    Jun 2026 - Present · 2 mos

  • Wissenschaftlicher Mitarbeiter at Karlsruhe Institute of Technology (KIT)
    Feb 2025 - Apr 2026 · 1 yr 3 mos

  • FZI Research Center for Information Technology (4 yrs 8 mos)
    • Wissenschaftlicher Mitarbeiter
      Nov 2020 - Jan 2025 · 4 yrs 3 mos

      Auszug der Tätigkeiten - Interpretierbare Anomalie Detektion in Datensätzen - Kommentaranalyse mit Natural Language Processing Techniken - Neuentwicklung eines interpretierbaren Machine Learning Verfahrens zur Analyse von Prozess-Graphen - Entwicklung eines App-Stores, mit dem Ziel durch generative KI Produktivitätsgewinne zu erzielen - Implementierung, Wartung und Weitentwicklung eines Inhouse Kollaborationstools (LaTex-Editor)

    • Studentische Hilfskraft - WordPress Developer
      Jun 2020 - Oct 2020 · 5 mos

      Auszug der Tätigkeiten: - Scraping einer alten Webseite - Erstellen einer neuen WordPress Webseite mit einer individuellen Theme - Automatisches Transferieren der Daten zu neuer Webseite

  • Wissenschaftlicher Mitarbeiter at Karlsruhe Institute of Technology (KIT)
    Oct 2020 - Oct 2022 · 2 yrs 1 mo

    Auszug der Tätigkeiten: - Gestaltung eines Experimentes zur Erkennung von Filterblasen - Mitgestaltung der Vorlesung Business Data Analytics

  • Masterand zum Thema "Analyzing Customer Retention Processes using Machine Learning" at 1&1 Telecommunication SE
    Dec 2019 - May 2020 · 6 mos

    Hauptziel war es, Erkenntnisse aus dem Retentionprozess zu gewinnen, z.B. warum Kunde x nicht in das Unternehmen zurückkehrt. Normalerweise ist die Kundenbindung ein binäres Klassifizierungsproblem. In dieser Arbeit wurde jedoch ein mehrklassiger Klassifikationsansatz vorgestellt, um das Wissen über die Rentabilität des Kunden in das Modell einzubeziehen. Ein weiterer Beitrag beinhaltet die interpretierbaren Ergebnisse des maschinellen Lernens mit SHapley Additive exPlanation (SHAP).