Dr. Kai Nitschke

• Verantwortung für die Definition, Standardisierung und Optimierung von End-to-End-Finanzprozessen • Gestaltung und Weiterentwicklung von Finanzprozessen im Kontext der IT-Landschaft (z.B. SAP Enterprise Architektur) • Durchführung von Prozessanalysen (inkl. Process Mining), Modellierung von Soll-Prozessen sowie Etablierung von Governance-, Compliance- und Automatisierungsstrukturen

• Strategieentwicklung, Roadmap, Budgetüberwachung und Backlog für Automatisierte-Vorschau-u.-Analytics Plattform, sowie Schnittstellen, KI und Reporting verschiedener Plattformen • Stakeholder- und Change-Management • Projektleitung MVP Integrierte Daten-Plattform für Finanzbereich

• Zielsetzung und Ressourcenallokation während Konzern-Sanierungsprogramm • Zusammenarbeitsgestaltung und Entwicklung der Teammitglieder

• Leitung und Umsetzung von KI- und ML-Anwendungen und Data Analytics: Planung, Produktion, Betriebsführung, Dashboarding • Stakeholder- und Key-Account-Management für die digitale Transformation • Evaluation neuer Technologien (Methodik und Plattformen)

• Anleitung statistischer Auswertungen, Beratung und Bewertung klinischer Studien, HTA-Berichte und Systematische Übersichtsarbeiten • Evaluation und Aufbau von Machine Learning Verfahren zur Beschleunigung der Erstellung von Metaanalysen • Methodologische Bewertung der Validität und Generalisierbarkeit wissenschaftlicher Studien und Modelle • Softwareentwicklung zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragestellung (R und Python) • Leitung und Konzeption von Workshops zur Wissensvermittlung von Statistik

• Teamleitung und -organisation von Forschungs- und Lehrprojekten • Dozent für Versuchsplanung, Datenerhebung, -auswertung und –modellierung multivariater Fragestellungen • Multivariate statistische Auswertung und Veröffentlichung multizentrischer DFG-Projekte

• Projektleitung und -durchführung zur Vorhersage kognitiver Leistungsfähigkeit mittels Machine Learning • Interdisziplinäre Teamleitung für Forschungsprojekte (Medizin, Psychologie, Biologie, Informatik) • Softwareentwicklung für Data Science (R und Matlab) • Planung, Durchführung, Auswertung und Veröffentlichung von Forschungsfragestellungen • Methodische und statistische Beratung für Forschungsprojekte

• Tutor für Datenerhebung in der Psychologie

Implementierung einer Datenbank für neurologische Patienten für die Forschung

• Ultraschallproduktion von Ratten unter Einfluss von Amphetaminen • Entwicklung eines Paradigmas zur Untersuchung von Depression bei Laborratten

Data Modelling and Statistics, The Neural and Cognitive Foundations of Human Planning

Statistik und Methoden, Klinische Psychologie, Neuropsychologie