Fereydoon T.
Postdoktorand & Wissenschaftlicher Projektkoordinator
Erfahrungen
Feb. 2021 - Sept. 2025
4 Jahren 8 MonatenHeidelberg, Deutschland
Postdoktorand & Wissenschaftlicher Projektkoordinator
Institut für Molekulare Systemtechnik, Universität Heidelberg
- Leitung und Koordination einer Forschungsgruppe von 6 Wissenschaftlern, Abstimmung von Rechen- und Experimentabläufen in mehreren Laboren
- Entwicklung leistungsstarker Python-Frameworks für biophysikalische Simulationen mit über 50 % Laufzeitreduzierung im Vergleich zu MATLAB
- Integration von Algorithmen des maschinellen Lernens zur Klassifizierung und Vorhersage von Zellmigrationsverhalten, wodurch die Modellgenauigkeit um ca. 25 % stieg
- Optimierung der Reporting-Workflows durch automatisierte Datenauswertung und Visualisierung, wodurch der manuelle Dokumentationsaufwand um 40 % sank
- Veröffentlichungen in Advanced Functional Materials (2023), Advanced Healthcare Materials (2024) und Bioactive Materials (akzeptiert 2026)
Juli 2020 - Jan. 2021
7 MonatenHeidelberg, Deutschland
Postdoktorand
Zentrum für Molekularbiologie (ZMBH), Universität Heidelberg
- Entwurf einer Weboberfläche für schnelle SARS-CoV-2-Diagnostik basierend auf LAMP-Tests
- Integration von Bildausgaben und Backend-Logik in ein skalierbares Prototypsystem
Feb. 2015 - Nov. 2019
4 Jahren 10 MonatenHeidelberg, Deutschland
Doktorand
Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ)
- Entwicklung und Anwendung maßgeschneiderter Algorithmen und Simulationen zur Analyse der Chromatindynamik aus Terabytes an SPIM-FCS-Daten
- Modellierung anomaler Diffusion und Teilchenbewegung in viskoelastischen Medien, was zum besseren Verständnis der Kernarchitektur beitrug
Dez. 2013 - Nov. 2014
1 JahrTehran, Iran, Islamische Republik
Junior-Projektmanager
Ircast
- Überwachung industrieller Projekte, inklusive detaillierter Datenberichte und Stakeholder-Updates
- Einsatz von C++ zur Simulation, Validierung und Optimierung der Prozessleistung
März 2012 - Jan. 2013
11 MonatenBrüssel, Belgien
Wissenschaftlicher Assistent
Freie Universität Brüssel
- Entwicklung qualitativ hochwertiger, robuster numerischer Programme (C++) und Implementierung einer vollständigen Datenanalyse-Pipeline in Python zur Nachbearbeitung und Validierung experimenteller Ergebnisse
- Durchführung von Sensitivitäts- und Unsicherheitsanalysen für vorhersagende Simulationen
Zusammenfassung
Wissenschaftler für rechnergestützte Forschung mit Promotion in Physik und mehr als 10 Jahren Erfahrung in der Leitung und Durchführung komplexer, datenintensiver Forschungsprojekte in den Bereichen Biophysik, Materialwissenschaft und angewandte KI. Nachweislich kompetent in der Planung, Abstimmung und Umsetzung wissenschaftlicher Programme mit mehreren Stakeholdern von der Idee bis zur Veröffentlichung. Vereint praktische Kenntnisse in Python-basierter Modellierung, maschinellem Lernen und numerischer Optimierung mit umfassender Erfahrung in bereichsübergreifender Koordination, reproduzierbaren Abläufen und quantitativer Berichterstattung. Begeistert davon, Forschung in skalierbare und wirkungsvolle KI-Technologien zu überführen.
Fähigkeiten
- Python, R, C/c++
- Matlab, Sql
- Regression, Hypothesentests
- Statistische Zeitreihenanalyse
- Maschinelles Lernen
- Kausale Inferenz
- Pipelines Für Modelltraining
- Erklärbarkeit Von Ki/ml
- Ki/ml-frameworks
- Vertraut Mit Prompt-evaluierung
- Reproduzierbare Forschungs-workflows
- Pytorch, Tensorflow, Scipy
- Pandas, Numpy, Scikit-learn, Git, Linux
- Strategische Ausrichtung: Definition Und Anpassung Von Forschungsschwerpunkten, Zielen Und Meilensteinen In Umgebungen Mit Mehreren Teams Für Über 10 Interdisziplinäre Projekte
- Zielverfolgung: Festlegung Von Fortschrittskennzahlen, Zeitplänen Und Überprüfungszyklen Zur Sicherstellung Messbarer Ergebnisse
- Teamübergreifende Integration: Koordination Zwischen Algorithmusentwicklern, Ingenieuren Und Forschenden Für Eine Kohärente Projektdurchführung Über 4 Internationale Teams
- Algorithmische Entwicklung: Entwurf Und Implementierung Von Über 15 Analyse- Und Simulationsalgorithmen (Python, Numpy, Pytorch, Scipy) Für Die Datenmodellierung
- Ki/ml-verständnis: Fundiertes Verständnis Von Pipelines Für Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung Und Modellbewertungsprinzipien Für Groß Angelegte Biologische Datensätze
- Technologie-transfer: Fähigkeit, Forschungsprototypen Mit Produktionorientierten Engineering-zielen Zu Verbinden
- Planung & Umsetzung: Erstellung Von Roadmaps, Ergebnissen Und Qualitätskontrollpunkten Für Mehrphasige Projekte
- Stakeholder-kommunikation: Effektive Schnittstelle Zwischen Technischen Und Nicht-technischen Stakeholdern, Um Klarheit Und Abstimmung Zu Gewährleisten
- Agile Zusammenarbeit: Vertraut Mit Iterativen Forschungsprozessen Und Der Integration Kontinuierlicher Feedbackschleifen
- Dokumentation & Berichterstattung: Autor Und Co-autor Von Über 10 Publikationen Und Über 20 Internen Berichten, Die Berechnung Und Angewandte Forschung Verbinden
- Mentoring: Betreuung Von 4 Msc-studierenden Und Mit-ausbildung Von 12 Forschenden In Rechenmethoden Und Forschungsmanagement
- Wissenschaftliche Öffentlichkeitsarbeit: Regelmäßige Vortragstätigkeit Auf Interdisziplinären Konferenzen Und Stakeholder-review-meetings
Sprachen
Persisch
MutterspracheEnglisch
VerhandlungssicherDeutsch
FortgeschrittenItalienisch
FortgeschrittenFranzösisch
GrundkenntnisseAusbildung
Okt. 2015 - Juni 2019
Universität Heidelberg
Doktor der Naturwissenschaften in Physik, Dr. rer. nat. · Physik · Heidelberg, Deutschland
Okt. 2010 - Juni 2012
Lorem ipsum dolor sit amet
M.sc. in Mathematischer Modellierung im Ingenieurwesen (Mathmods) · Mathematische Modellierung im Ingenieurwesen (Mathmods) · Gdańsk, Polen
Okt. 2004 - Juni 2009
Sharif-Universität für Technologie
B.sc. in Mathematik · Mathematik · Tehran, Iran, Islamische Republik
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