Expertinnen und Experten, vereint durch den Anspruch an Klarheit.
Manú Weissel
CEO
Doktorand mit Abschlüssen in Mathematik und Volkswirtschaft, Erfahrung im Bankenrisiko und in angewandter KI bei der Validierung von Kredit- und Marktrisikomodellen. Verantwortet die Entwicklung der Workflow-Automatisierung bei DataNXT.
Fabian Goldhorn
CTO
9 Jahre als Entwickler in einem Automatisierungs-Startup für den Mittelstand, mit Cloud- und On-Premise-Systemen im Produktivbetrieb. Experte für Datenbanken, Deployment und Datenpipelines. Architekt der technischen Infrastruktur von DataNXT.
Christopher Andrejew
CSO
Verantwortet Marke, Marketing und Go-to-Market-Strategie von DataNXT. Er verbindet Erfahrung aus M&A und GenAI mit einem unternehmerischen Hintergrund in Marketing und Digitalisierung.
Edoardo Pilla
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
M.Sc. in Money and Finance der Goethe University. Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Banking and Finance, zuvor bei der EZB und Eurex in den Bereichen Geldpolitik und Aktienproduktdesign tätig.
Prof. Dr. Mark Wahrenburg
Professor für Banking & Finance, Goethe University Frankfurt
Akademischer Partner mit Zugang zu Premium-Datensätzen und wissenschaftlicher Validierung. Inhaber des Lehrstuhls für Banking & Finance an der Goethe University mit jahrzehntelanger Expertise in Banking und Kapitalmärkten.
Sandra Van Der Linden
Advisor
23 Jahre Führungserfahrung im Bankwesen – mit operativer Expertise und globaler Perspektive für die strategische Umsetzung.
Prof. Dr. Sasan Mansouri
Professor für Digitalisierung und KI, University of Groningen
Experte für Digitalisierung und KI mit Forschungsschwerpunkt auf empirischem Banking, Corporate Governance und Textanalyse im Finanzwesen.
Prof. Dr. Fabian Woebbeking
Professor für Financial Economics, Leibniz Institute for Economic Research
Leiter der Forschungsgruppe „Data Science in Financial Economics“ am IWH mit Expertise in Finanzökonomie und Data-Science-Anwendungen.
Daniel Saad
Forscher
Experte für Machine Learning und künstliche Intelligenz mit fundiertem Wissen zu fortgeschrittenen Algorithmen und Data-Science-Anwendungen.
Minh Tú Pham
Studentische Hilfskraft
M.Sc.-Studentin in Global Finance and Economics an der Goethe University mit Schwerpunkt auf KI-Anwendungen für die Finanzanalyse. Forschungsschwerpunkt: Benchmarking von LLMs und Entwicklung von NLP-Tools zur Analyse von Finanzberichten.
Habib-Ullah Mubarak
Studentische Hilfskraft
B.Sc.-Student der Informatik an der Goethe University Frankfurt. Unterstützt DataNXT bei Product Engineering, Datenaufbereitung und technischer Workflow-Umsetzung.
Advisory Network
Finanzwissenschaft
Professorinnen und Professoren der Goethe University, der University of Halle und der University of Groningen mit Schwerpunkten in M&A, Textanalyse und Machine Learning für qualitative Finanzdaten.
