Bipen S.
Physik-Kohorte
Erfahrungen
Mai 2025 - Bis heute
8 MonatenPhysik-Kohorte
Handshake
- Entwarf und erstellte über 20 anspruchsvolle Physikaufgaben auf Doktorandeniveau in LaTeX, die 3–6 Ebenen mehrstufigen Denkens und mathematische Notation erforderten; alle Aufgaben enthielten von Experten überprüfbare und eindeutige Lösungen.
- Erstellte über 20 strukturierte Schritt-für-Schritt-Lösungen und Begründungen, reduzierte die Mehrdeutigkeit um über 80 % und hob wesentliche Denkfehler in KI-Antworten hervor.
- Initiierte neuartige KI-Sicherheitsbewertungen, indem komplexe physikalische Prinzipien in Denkaufgaben übersetzt wurden, die Sprachmodelle zu über 70 % in Verlegenheit brachten und kritische Schwachstellen aufdeckten.
Apr. 2025 - Aug. 2025
5 MonatenPhysikmitwirkender
Outlier
- Leitete physikbasierte Bewertungen, die wesentliche Sicherheitsprobleme im KI-Denken aufdeckten und Korrekturen der drei Hauptursachen für Fehler vorantrieben.
- Verfasste über 90 STEM-Denkaufgaben auf Doktorandeniveau mit 3–10 mehrstufigen Ebenen, erreichte eine Modelldrängungsrate von über 70 % und stärkte die KI-Sicherheit.
- Erstellte über 50 GTFA-Erklärungen mit 99 % Genauigkeit, lieferte klare Begründungen, die die Bewertung des KI-Denkens und das Vertrauen der Prüfenden verbesserten.
- Überarbeitete Bewertungsstrategien mit innovativen Aufgabenvariationen und einem standardisierten Bewertungssystem, steigerte die Modellgenauigkeit um 20 % und betreute neue Annotatoren.
- Wandte ein strukturiertes Chain-of-Thought-Protokoll (Assess, Perception, Knowledge Gathering, Advance, Verify, Pivot, Synthesize) an, indem absichtliche Fehler und Selbstkorrekturen eingebaut wurden, um die KI-Trainingssignale zu stärken und eine Einhaltung der Projektleitlinien von über 90 % zu gewährleisten.
Feb. 2024 - Bis heute
1 Jahr 11 MonatenPhysikspezialist (Forschung)
Sepal AI
- Verfasste über 50 Physikbewertungsaufgaben mit Schritt-für-Schritt-Lösungen, um die Bewertung der KI-Denkfähigkeiten mithilfe klar definierter, strukturierter Bewertungsrastern zu präzisieren und die KI-Leistung zu beschleunigen.
- Erstellte pro Aufgabe etwa 10-Punkte-Raster, um das KI-Denken zu bewerten und Verbesserungsbereiche aufzuzeigen.
- Diagnostizierte logische Inkonsistenzen in KI-generierten Physiklösungen mithilfe pädagogischer Methoden, steigerte die Modellgenauigkeit durch wöchentliche Verfeinerung von über 50 Ergebnissen und verbesserte so die Qualität der Bildungsinhalte.
- Führte die Entwicklung von mehr als 10 Bewertungsraster-Frameworks mit bildbasierter Analyse an, was zu einer verbesserten Modellleistung und einer deutlichen Reduzierung ungenauer KI-Denkergebnisse führte.
- Führte umfangreiche experimentelle Arbeiten und Laborforschung durch, um KI-Modellausgaben zu validieren und die Genauigkeit und Zuverlässigkeit physikbasierter Simulationen zu gewährleisten.
Sept. 2019 - Apr. 2024
4 Jahren 8 MonatenAssistenzprofessor - Physik
Higher Education
- Leitete die Erstellung von 3 umfassenden Physiklehrplänen für Bachelor- und Masterstudierende und integrierte dabei über 10 neuartige Bewertungsmethoden, um das Verständnis komplexer Konzepte zu prüfen.
- Betreute über 50 Bachelor- und Masterstudierende bei Forschungsprojekten, was zu 3 begutachteten Publikationen und 8 Konferenzpräsentationen an führenden Universitäten und nationalen Laboren führte.
- Erstellte über 200 Multiple-Choice-Fragen (MCQs) im Einklang mit den Lehrplanzielen und steigerte das Verständnis der Studierenden, was sich in einer 15 % höheren durchschnittlichen Testpunktzahl widerspiegelte.
März 2015 - März 2020
5 Jahren 1 MonateGenf, Schweiz
Ph.D.-Forscher (CMS-Kollaboration)
CERN
- Setzte physikalische Prinzipien ein, um Kollisionsdaten mit Python und C++ zu analysieren, steigerte die Datenverarbeitungseffizienz um 35 % und leistete einen Beitrag zu bedeutenden Fortschritten in der Teilchenphysikforschung an einem führenden nationalen Labor.
- Entwickelte Monte-Carlo-Simulationen unter Verwendung statistischer Anpassungstechniken, verfeinerte die Modellgenauigkeit um 25 % und reduzierte Vorhersagefehler im Teilchenverhalten für genaue Energieberechnungen.
- Quantifizierte Unsicherheiten bei Jet-Energie-Korrekturen mithilfe iterativer Bayesscher Entfaltung und löste 80 % der Daten–Simulations-Diskrepanzen.
- Arbeitete mit über 15 Wissenschaftlern zusammen, um Datenpipelines zu verbessern, und präsentierte Ergebnisse auf internationalen Konferenzen.
Zusammenfassung
Physiker mit Doktortitel und über fünf Jahren Erfahrung in angewandter Physik bei KI-Modellbewertung und Datenannotation für Fortune-500-Unternehmen; leitete die Entwicklung komplexer Physikaufgaben, die die Modellleistung um 20 % verbesserten. Entwickelte Bewertungsrahmen in Zusammenarbeit mit Forschern, um die Komplexität der Aufgaben und die Abdeckung der Fachgebiete zu erweitern.
Sprachen
Hindi
MutterspracheEnglisch
VerhandlungssicherAusbildung
März 2015 - März 2020
Shoolini University
Ph.D. · Experimentelle Hochenergiephysik · Bajhol, Indien
Aug. 2009 - März 2012
University of Jammu
M.Sc., Kernphysik, Teilchenphysik, Quantenmechanik · Physik · Jammu
Zertifikate & Bescheinigungen
Physikspezialist (Forschung)
microl
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