Vorstellung eines neuen Mitarbeiters - Tobechi Obinwanne

Wir begrüßen Tobechi Obinwanne seit Anfang November

Tobechi Obinwanne (privat)

Tobechi Obinwanne promoviert an der Graduate School of Science (GAUSS) der Universität Göttingen zum Thema „Methodology for FAIRification, Data Enrichment, and Data Sharing“. Seine Forschung zielt darauf ab, die Wiederverwendbarkeit und Interoperabilität von Daten in medizinischen Bereichen durch die Entwicklung von Methoden zu verbessern, die externes Wissen in bestehende Datensätze integrieren.

Tobechis akademischer Werdegang ist durch eine solide Grundlage in Technologie und Datenmanagement gekennzeichnet. Er hat einen Bachelor of Technology in Geologie von der Federal University of Technology Owerri in Nigeria. Darauf aufbauend hat Tobechi weiterführende Studien im Bereich der Datenanalyse absolviert und zwei Masterabschlüsse erworben: einen Master of Science in Business Intelligence and Data Analytics an der Universität Limassol und einen Master of Arts in Innovation and Technology Management an der Universität Tartu. Dieser vielfältige akademische Hintergrund hat Tobechi ein tiefes Verständnis sowohl für die technischen als auch für die betriebswirtschaftlichen Aspekte der Datenwissenschaft vermittelt.

In seiner beruflichen Laufbahn hatte Tobechi verschiedene Funktionen inne, die es ihm ermöglichten, sein Fachwissen in den Bereichen Datenwissenschaft und Analytik in verschiedenen Branchen anzuwenden. Zuvor war er als wissenschaftlicher Mitarbeiter im Bereich Daten und Analytik an der Fachhochschule Oberösterreich in Steyr, Österreich, tätig. In dieser Funktion war er an zahlreichen Projekten im Bereich des maschinellen Lernens beteiligt, in denen er eine Vielzahl von Algorithmen wie lineare und logistische Regressionsmodelle, Entscheidungsbäume, Zufallswälder und Ensemble-Methoden wie XGBoost und LightGBM einsetzte. Seine Arbeit erstreckte sich auch auf die Verarbeitung natürlicher Sprache und große Sprachmodelle, wo er seine Kompetenz in der LLM-Interpretierbarkeit und im Prompt Engineering unter Beweis stellte. 

Vor seiner Tätigkeit an der Fachhochschule Oberösterreich arbeitete Tobechi als Daten- und Business Intelligence Analyst in verschiedenen Branchen. Während dieser Zeit beschäftigte er sich mit der Verarbeitung natürlicher Sprache, prädiktiver Modellierung und der Entwicklung von interaktiven Dashboards. Seine Arbeit umfasste die Verwendung von Tools wie Excel, SQL, Python, R, Camunda, Apromore, Power BI und Tableau. Zu seinen Aufgaben gehörte auch der Umgang mit großen Datenmengen und die Gewinnung von aussagekräftigen Erkenntnissen, um handlungsfähige Strategien zu entwickeln, verschiedene Metriken und KPIs zu definieren und ETL-Prozesse zu verbessern. 

Neben seinen beruflichen Aufgaben war Tobechi aktiv in der Forschung tätig und hat zu mehreren von Experten begutachteten Artikeln beigetragen.

Tobechi ist mehrsprachig. Er beherrscht Englisch, Igbo und Yoruba und verfügt über Grundkenntnisse in Hausa, Griechisch und Französisch. Sein Engagement für seine Arbeit hat ihm Anerkennung eingebracht, u. a. einen Preis für die beste Präsentation auf der Internationalen Konferenz für E-Commerce, E-Business und E-Government (ICEEG' 23) in Plymouth, UK.

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