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Dr. Gisbert Ehlert

Angestellt, Produktmanager, FinanzInformatik GmbH & Co KG
Hannover, Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

Produktmanagement
Expertensysteme
Microsoft Excel
Visual Basic
Business Case
Kalkulation

Werdegang

Berufserfahrung von Gisbert Ehlert

  • Bis heute 22 Jahre und 5 Monate, seit Jan. 2003

    Produktmanager

    FinanzInformatik GmbH & Co KG

    Arbeit als Produktmanager: Erstellen von Kalkulationen und Business Case Rechnungen. Derzeit verantwortlich für Server Based Computing. Aufgaben: Produktcontrollng, Produktweiterentwicklung und Erstellen und Pflegen von Business Case Rechnungen.

  • 4 Jahre und 3 Monate, Nov. 1998 - Jan. 2003

    Produktmanager

    nbg Netzbetriebsgesellschaft mbH

    Produktmanager. Zuständig für die Entwicklung von Consulting-Produkten. Mitarbeit in firmenübergreifenden Projekten. Entwicklung von Kalkulationsstrukturen für Outsourcing-Projekte Die nbg wurde zum 1.1.2003 zusammen mit der dvg,dvs,SIK und bbDATA zur FinanzIT fusioniert

  • 2 Jahre und 10 Monate, Jan. 1996 - Okt. 1998

    Dozent für PC-Netzwerke

    CSG / WBI Weiterbildungsgesellschsft für Informationstechnologie

    Dozent für PC-Netzwerke. Schulung des gesamten OS/2-Curriculums (OS/2, OS/2 LAN Server, OS/2 Warp Server, OS/2 Communications Manager, REXX für OS/2 LAN-Server REXX-API, Lan Server Optimierung und Tuning) Abhalten von Schulungen im Bereich der Erwachsenen-Weiterbildung in der Informationstechnologie

  • 1 Jahr, Jan. 1995 - Dez. 1995

    freiberuflicher Autor

    AFW Akademie für Fernstudium und Weiterbildung in Bad Harzburg

    Freiberuflicher Autor. Entwicklung des kompletten Fernstudiengangs "Referent für Informationstechnologie (RIT) mit 16 Studienbriefen über die verschiedensten Themengebiete der IT

Ausbildung von Gisbert Ehlert

  • 7 Jahre und 8 Monate, Okt. 1986 - Mai 1994

    Chemie

    Universität Hannover

    Analytische Chemie, Chemometrie, Expertensysteme, Software-Entwicklung, Entwicklung eines eigenen Expert-System-Shells mit 2 Klassifikations-Algorithmen für Klassifikation von Daten nach dem Objekt-Attribut-Min-Max-Qadrupel. Analyse großer Datenensembles.

Sprachen

  • Deutsch

    Muttersprache

  • Englisch

    Gut

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