Fereydoon T.
Postdoktorand & wissenschaftlicher Projektkoordinator
Erfahrungen
Postdoktorand & wissenschaftlicher Projektkoordinator
Institut für Molekulare Systemtechnik (IMSEAM), Universität Heidelberg
- Leitete und koordinierte eine Forschungsgruppe von sechs Wissenschaftlern und stimmte rechnergestützte und experimentelle Pipelines in mehreren Laboren aufeinander ab
- Entwickelte leistungsstarke Python-Frameworks für biophysikalische Simulationen und erreichte dabei eine Laufzeitreduktion von über 50 % im Vergleich zu MATLAB
- Integrierte maschinelle Lernalgorithmen zur Klassifizierung und Vorhersage von Zellwanderungsverhalten und verbesserte die Modellgenauigkeit um ca. 25 %
- Optimierte Berichtsabläufe durch automatisierte Datenextraktion und Visualisierung und reduzierte die manuelle Dokumentationszeit um 40 %
- Publikationen in Advanced Functional Materials (2023), Advanced Healthcare Materials (2024) und Bioactive Materials (angenommen, Veröffentlichung 2026)
Postdoktorand
Zentrum für Molekulare Biologie (ZMBH), Universität Heidelberg
- Entwarf eine Weboberfläche für schnelle SARS-CoV-2-Diagnostik basierend auf LAMP-Tests
- Integrierte Bildgebungsergebnisse und Backend-Logik in ein skalierbares Prototypsystem
Doktorand
Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ)
- Entwickelte und wandte individuelle Algorithmen und Simulationen zur Analyse der Chromatindynamik aus Terabytes an SPIM-FCS-Daten an
- Modellierte anomale Diffusion und Partikelbewegung in viskoelastischen Medien und trug so zu einem besseren Verständnis der Kernarchitektur bei
Junior-Projektmanager
Ircast
- Überwachte Industrieprojekte und erstellte detaillierte Datenberichte sowie Updates für Stakeholder
- Setzte C++ ein, um Prozessleistungen zu simulieren, zu validieren und zu optimieren
Wissenschaftliche Hilfskraft
Université libre de Bruxelles
- Entwickelte hochwertige, robuste numerische Programme (C++) und implementierte eine vollständige Datenanalyse-Pipeline in Python für die Nachbearbeitung und Validierung experimenteller Ergebnisse
- Führte Sensitivitäts- und Unsicherheitsanalysen für prädiktive Simulationen durch
Zusammenfassung
Wissenschaftler im Bereich Computational Science mit Doktortitel in Physik und über zehn Jahren Erfahrung in der Leitung und Durchführung komplexer, datenintensiver Forschungsprojekte in Biophysik, Materialwissenschaft und angewandter KI. Nachweisliche Fähigkeit, wissenschaftliche Programme mit mehreren Beteiligten von der Konzeption bis zur Publikation zu planen, abzustimmen und erfolgreich umzusetzen. Kombiniert praktische Expertise in Python-basierter Modellierung, maschinellem Lernen und numerischer Optimierung mit einer starken Bilanz in bereichsübergreifender Koordination, reproduzierbaren Pipelines und quantitativer Berichterstattung. Leidenschaftlich daran interessiert, Forschung in skalierbare und wirkungsvolle KI-Technologien zu überführen.
Sprachen
Ausbildung
Zentrum für Molekulare Biologie (ZMBH), Universität Heidelberg
Dr. rer. nat. · Physik · Heidelberg, Deutschland
Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ)
M.Sc. in Mathematischer Modellierung im Ingenieurwesen · Mathematische Modellierung im Ingenieurwesen · Heidelberg, Deutschland
Sharif University of Technology
B.Sc. in Mathematik · Mathematik · Tehran, Iran, Islamische Republik
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