Claude Lehmann
Claude Lehmann
ZHAW
School of Engineering
Forschungsschwerpunkt Intelligent Information Systems
Obere Kirchgasse 2 / Steinberggasse 12/14
8400 Winterthur
Arbeit an der ZHAW
Tätigkeit
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Arbeits- und Forschungsschwerpunkte
- Query Optimization
- Datenbanken
- Machine Learning
- Quantum Computing
Lehrtätigkeit in der Weiterbildung
Berufserfahrung
- Praktikant
Microsoft Research
06 / 2025 - 09 / 2025 - Softwareentwickler
Squibble GmbH
09 / 2015 - 07 / 2019 - Praktikant
ILF Beratende Ingenieure
01 / 2011 - 08 / 2013
Aus- und Weiterbildung
Ausbildung
- Master of Science ZFH / Engineering with Specialisation in ICT (Data Science)
ZHAW Zürcher Hocherschule für Angewandte Wissenschaften
09 / 2019 - 08 / 2022 - Bachelor of Science ZFH / Informatik
ZHAW Zürcher Hocherschule für Angewandte Wissenschaften
09 / 2015 - 08 / 2019
Netzwerk
Mitglied in Netzwerken
ORCID digital identifier
Projekte
- AI4Flex.Data: KI-gesteuerte Cross-Engine-Optimierung paralleler Workloads / Teammitglied / laufend
- DataGEMS - Data Discovery Platform with Generalized Exploratory, Management, and Search Capabilities (Horizon Europe) / Teammitglied / laufend
- Digital Health Zurich: ein Praxislabor für patientenzentrierte klinische Innovation / Teammitglied / laufend
- DataInc – Intelligent Data Integration and Cleaning / Teammitglied / abgeschlossen
- GraphQueryML – Verwendung von maschinellem Lernen zur Optimierung von Abfragen in Graphdatenbanken (SNF/DFG) / Teammitglied / abgeschlossen
- NQuest – Natural Language Query Exploration System / Teammitglied / abgeschlossen
- Decision Support System for Predictive Maintenance of Laser Cutting Machines / Teammitglied / abgeschlossen
Publikationen
Beiträge in wissenschaftlicher Zeitschrift, peer-reviewed
- Difrancesco, S., Bauert, M. M., Lehmann, C., Häsler, S., Zhang, Y., Hirsch, S., Ackermann, P., Stockinger, K., Reif, M., Mathieu, S., Götz, A., Wicki, A., Krauthammer, M., & Witt, C. M. (2025). Collaborative design and development of a patient-centered digital health app for supportive cancer care : participatory study. JMIR Human Factors, 12(e73829). https://doi.org/10.2196/73829
- Lehmann, C., Sulimov, P., & Stockinger, K. (2024). Is your learned query optimizer behaving as you expect? : a machine learning perspective. Proceedings of the VLDB Endowment, 17(7), 1565–1577. https://doi.org/10.14778/3654621.3654625
- Lehmann, C., Goren Huber, L., Horisberger, T., Scheiba, G., Sima, A.-C., & Stockinger, K. (2020). Big data architecture for intelligent maintenance : a focus on query processing and machine learning algorithms. Journal of Big Data, 7(1). https://doi.org/10.1186/s40537-020-00340-7
Schriftliche Konferenzbeiträge, peer-reviewed
- Sulimov, P., Lehmann, C., & Stockinger, K. (2025). GenJoin : conditional generative plan-to-plan query optimizer that learns from subplan hints [Conference paper]. Proceedings of the ACM on Management of Data, 3(4), 247. https://doi.org/10.1145/3749165
- Lehmann, C., Gehrig, D., Holdener, S., Saladin, C., Monteiro, J. P., & Stockinger, K. (2022). Building natural language interfaces for databases in practice. Proceedings of the 34th SSDBM. https://doi.org/10.1145/3538712.3538744
- Klingler, Y., Lehmann, C., Monteiro, J. P., Saladin, C., Bernstein, A., & Stockinger, K. (2022). Evaluation of algorithms for interaction-sparse recommendations : neural networks don’t always win [Conference paper]. Proceedings of EDBT 2022, 475–486. https://doi.org/10.48786/edbt.2022.42