Data Scientist

Ich bin eine in die Datenwissenschaft gewechselte Forscherin mit einer Promotion in Zellbiologie und einem interdisziplinären Hintergrund, der Lebenswissenschaften, Informatik und angewandtes maschinelles Lernen verbindet. Seit über fünf Jahren arbeite ich mit Hochdurchsatz-Bildgebung und strukturierten Mikroskopie-Datensätzen, wobei ich automatisierte Workflows und Python-basierte Pipelines entwickle, die die Bildqualität verbessern, Analysen beschleunigen und skalierbare Experimente ermöglichen. Meine wissenschaftliche Ausbildung verschafft mir eine fundierte Grundlage in statistischem Denken, Versuchsplanung und evidenzbasiertem Problemlösen, während sich meine Data-Science-Erfahrung auf den Aufbau reproduzierbarer Modelle und die Extraktion aussagekräftiger Muster aus komplexen Daten konzentriert. Ich habe Methoden des maschinellen Lernens und generative KI eingesetzt, um Nutzerverhalten zu simulieren und Ergebnisse durch robuste statistische Auswertungen zu validieren, und dabei fächerübergreifend mit anderen Disziplinen zusammengearbeitet, um Daten in handlungsrelevante Erkenntnisse zu verwandeln. Ich bin motiviert von Möglichkeiten, analytische Strenge mit Kreativität zu verbinden und datengetriebene Ansätze einzusetzen, um Entdeckungen, Innovationen und strategische Entscheidungen voranzutreiben.