Thor Mikkel er en systemutvikler og data scientist med bred erfaring fra både offentlig og privat sektor. Sammen med hans erfaring fra systemutvikling, statistisk modellering, analyse av data, datavarehus og data engineering har han utviklet en helhetlig kunnskap innen data science. Dette innbefatter innsamling, vasking og modellering av data opp til utvikling og produksjonssetting av maskinlæringsmodeller.

Thor Mikkel er arkitekten bak FarmSalmTrack, en maskinlæringsmodell som sporer rømt oppdrettslaks basert på geokjemiske data i skjell. Modellen brukes i et samarbeid mellom en offentlig forskningsetat og oppdrettindustrien.

Thor Mikkel har i tillegg erfaring innen kunstig intelligens, spesielt bildegjenkjenning og semantisk modellering. Han laget blant annet en word2vec-modell i rammeverket TensorFlow og brukte denne for å undersøke om grammatiske regler kunne ”gjenoppdages” i word2vec.Med en kvantitativ bakgrunn og ledelseserfaring både gjennom prosjekter og frivillige verv, er Thor Mikkel en allsidig lagspiller som behersker et bredt spekter av teknologier og teamroller.