Evangelia C.

Postdoktorand & Datenbetreuer

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Darmstadt, Deutschland

Erfahrungen

Juli 2023 - Bis heute
2 Jahren 6 Monaten

Postdoktorand & Datenbetreuer

Technical University Darmstadt (Müller-Plathe group)

  • Entwickelte und implementierte ein symbolisches Regressionsschema, um komplexe Zusammenhänge der Viskosität von Flüssigkeiten im Phasenraum zu untersuchen und lieferte vorhersagbare Einblicke in Materialeigenschaften.
  • Trug zur Verbesserung hybrider Particle-Field-Modelle bei durch datengestützte Diagnostik und Strategien zur Modelloptimierung.
  • Leitete die interdisziplinäre Zusammenarbeit mit experimentellen Physikern zur Untersuchung der molekularen Mechanismen hinter wasserbasierten Tinten.
  • Verwaltete Forschungsdaten-Workflows, um öffentliche Zugänglichkeit und institutionelle Archivierung von Simulationsdaten, Codeskripten und Eingabedaten sicherzustellen, und unterstützte so direkt Transparenz und Reproduzierbarkeit der Forschung.
Sept. 2019 - Juli 2025
5 Jahren 11 Monaten

Lehrassistent

Technical University Darmstadt & Zhiyuan Institute, Shanghai Jiao Tong University

  • Schuf ein unterstützendes und inklusives Lernumfeld und erhielt positives Feedback für die Studierendenbindung.
  • Förderte ein unterstützendes und inklusives Lernumfeld, entwickelte Lehrpläne und Prüfungsmaterialien, die hohe akademische Ansprüche und Studierendenengagement gewährleisteten.
  • Beteiligte sich aktiv am Wissensaustausch und an der Zusammenarbeit mit Kolleg:innen durch Lehre und direkte Betreuung von Bachelorarbeiten.
Sept. 2018 - Juni 2023
4 Jahren 10 Monaten

Doktorand & CSC-Stipendiat (Grad A)

Shanghai Jiao Tong University (Huai Sun group)

  • Entwickelte ein systematisches hochdimensionales Sampling-Framework für molekulare Konfigurationen und erzeugte robuste Datensätze für das Training prädiktiver Modelle. Integrierte maschinelles Lernen zur Optimierung der Parameteranpassung, was die Generalisierungsfähigkeit und Vorhersagekraft für komplexe Strukturen deutlich verbesserte.
  • Passte Kraftfeldparameter speziell für das komplexe Biomaterial Cellulose-Iβ an und optimierte sie, wobei eine beispiellose Genauigkeit bei Kristallgitter- und thermodynamischen Eigenschaftsvorhersagen erreicht wurde, die bestehende Modelle übertraf.
  • Entwickelte erfolgreich simulationsfertige, physikbasierte Modelle, führte Benchmark-Tests durch und validierte sie, sodass sie das Systemverhalten in verschiedenen thermodynamischen Regimen präzise vorhersagen.
  • Automatisierte die Umwandlung molekularer Strukturen von feinkörnigen zu grobkörnigen Darstellungen mithilfe eines neuartigen graphentheoretischen Algorithmus und steigerte so die Effizienz in Multiskalen-Simulationen.

Zusammenfassung

Datengetriebener computergestützter Chemiker mit Promotion in Physikalischer Chemie und Expertise in Machine Learning, statistischer Modellierung, Molekulardynamik-Simulationen und Hochleistungsrechnen.

Erfahren darin, komplexe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse und skalierbare Lösungen zu verwandeln. Meine Hobbys sind Fotografie und Wandern.

Fähigkeiten

  • Programmierung: Python (Numpy, Pandas, Scikit-learn, Tensorflow, Seaborn, Matplotlib, Rdkit, Networkx), Bash-skripting, Wissenschaftliches Rechnen, Daten-pipelines, Workflow-automatisierung, Versionskontrolle (Git), Code-modularisierung.
  • Datenwissenschaft & Datenengineering: Maschinelles Lernen, Regression, Statistik, Pandas, Symbolische Regression (Gplearn), Convolutional Neural Networks, Datenvorverarbeitung, Hochdurchsatz-datengenerierung, Sql-datenbank, Nosql, Statistische Modellierung, Dimensionsreduktion, Modellvalidierung, Visualisierung, Graphentheorie.
  • Datenmanagement: Datenkuratierung, Versionskontrolle, Codeverwaltung, Metadaten, Reproduzierbarkeit, Datenzugänglichkeit, Fair-prinzipien.
  • Hochleistungsrechnen: Hpc-job-scheduler (Slurm, Pbs).
  • Entwicklung Atomistischer Kraftfelder: Kraftfeldentwicklung Und -Validierung, Zwischenatomare Potentiale, Optimierung Von Energie-funktionen, Ab-initio-berechnungen, Vorhersage Thermodynamischer Eigenschaften.
  • Molekulare Simulationssoftware: Gaussian, Gromacs, Lammps, Galamost, Chemdraw.
  • Software: Git, Slurm, Linux, Latex, Microsoft Office.
  • Kommunikation: Wissenschaftliches Schreiben, Vorträge, Wissenschaftliches Storytelling, Wissensaustausch.
  • Soft Skills: Mentoring, Zusammenarbeit Mit Kolleg:innen, Interkulturelle Kommunikation.

Sprachen

Griechisch
Verhandlungssicher
Englisch
Verhandlungssicher
Französisch
Verhandlungssicher
Deutsch
Grundkenntnisse
Chinesisch
Grundkenntnisse

Ausbildung

Sept. 2018 - Juni 2023

Shanghai Jiao Tong University

Promotion · Physikalische Chemie · Shanghai, China

Sept. 2016 - Juli 2018

University of Bordeaux

Master of Science · Bordeaux, Frankreich

Sept. 2012 - Juli 2016

University of Bordeaux

Bachelor-Abschluss · Chemie · Bordeaux, Frankreich

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