Limeng X.
STEM-Spezialist
Erfahrungen
Feb. 2025 - Bis heute
10 MonatenSTEM-Spezialist
Unabhängiger Berater
- Über 50 Biologie-Prompts auf Expertenniveau entworfen, um LLMs in führenden KI-Forschungslabors herauszufordern und so die Modellgenauigkeit und das wissenschaftliche Denken zu verbessern.
- Entsprechende Bewertungsraster entwickelt, um die Ausgaben von LLM-Modellen zu bewerten und die Lern- und Feedback-Schleifen der KI zu verbessern.
- Mehr als 200 eingereichte Prompts überprüft und konstruktives Feedback gegeben, um Prompts und den iterativen Prozess zu optimieren.
- Strenge Qualitätskontrolle von über 400 multimodalen Prompts im Lehrbuchstil durchgeführt, um Genauigkeit, Vollständigkeit und Übereinstimmung mit den Anforderungen der Kunden sicherzustellen.
Sept. 2022 - Dez. 2022
4 MonatenDozent
University of Georgia
- Zwei Laborgruppen für den Kurs 'Principles of Plant Biology (PBIO1210)' geleitet und 50 Erstsemesterstudierende in grundlegenden Pflanzenbiologie-Konzepten wie Pflanzenphysiologie, Entwicklung, Pathologie und Ökologie unterrichtet.
- Praktische Laborübungen organisiert und aktivierende Lernmethoden eingesetzt, um die Studierenden einzubeziehen.
- Eine Flipped-Classroom-Strategie umgesetzt, um interaktive Diskussionen zu fördern, darunter Debatten über GVOs und das Erstellen von Herbarium-Postern.
Mai 2022 - Aug. 2022
4 MonatenPraktikant
Bayer Crop Science
- Plattform für High-Throughput-Pflanzenbild-Phänotypisierung erstellt und automatisierte Bildanalyse-Pipelines integriert, um datenbasierte Entscheidungsprozesse zu beschleunigen.
- Visualisierungstools und statistische Modelle (Python, R) entwickelt, um Pflanzeneigenschaftsdaten zu analysieren und Zuchtstrategien zu unterstützen.
- Biologie-Experimente im Gewächshaus und Freiland geplant und durchgeführt, wobei die Forschung auf Zuchtziele abgestimmt war.
- Bildanalyse-Workflows optimiert, manuelle Bearbeitungszeit um 70% reduziert und gleichzeitig die Genauigkeit phänotypischer Daten erhöht.
- Datenbasierte Erkenntnisse interdisziplinären Teams präsentiert und so zur Entwicklung verbesserter Baumwollsorten beigetragen.
Sept. 2019 - Dez. 2019
4 MonatenDozent
University of Georgia
- Drei Laborgruppen für den Kurs 'Concepts in Biology (BIOL1310)' geleitet und 70 fachfremde Studierende in grundlegenden Biologie-Konzepten vermittelt, die für den Alltag relevant sind.
- Themen wie biologische Makromoleküle, bakterielle Medikamentenresistenz, Wasserqualitätsbewertung, molekulare Genetik und Vererbungsmuster behandelt.
- Kooperatives Lernen und forschungsbasiertes Lehren eingesetzt, um kritisches Denken und aktive Beteiligung der Studierenden zu fördern.
Aug. 2018 - Mai 2024
5 Jahren 10 MonatenDoktorand
University of Georgia
- Wissenschaftliche Tools in Python, R und Bash entwickelt und implementiert, um groß angelegte Datensätze auf Hochleistungsrechnern zu verarbeiten und so Workflow-Effizienz und Datenqualität zu verbessern.
- Bildverarbeitungs-Workflows (Kalibrierung, Bereinigung, Merkmalextraktion) optimiert, um biologische Forschung und Merkmalsanalysen zu unterstützen.
- Eine Machine-Learning-Pipeline in Docker aufgebaut und bereitgestellt, um automatisierte Bildanalysen durchzuführen und Reproduzierbarkeit sowie Skalierbarkeit zu erhöhen.
- Analysen geleitet, in denen genomische, phänotypische und Umweltdaten (z. B. Gewächshausbedingungen, Bodendaten) integriert wurden, und dabei eine über 20% höhere Selektionsgenauigkeit für Trockenresistenz erreicht.
- Projekte der National Science Foundation (NSF) koordiniert und NSF-REU-Projekte geleitet, drei Bachelorstudierende in Bereichen wie Pflanzenphänotypisierung, genomweite Assoziationsstudien (GWAS) und Umwelt-Datenanalyse betreut.
Aug. 2014 - Dez. 2017
3 Jahren 5 MonatenDoktorand*in & Labortechniker*in
Texas A&M University
- Koordinierte Forschungsprojekte im Gemüsezüchtungsprogramm, verwaltete Gewächshaus- und Feldversuche, Saatgutbestände, Datenerfassung, Qualitätskontrolle und statistische Analysen zur Unterstützung der Zuchtziele.
- Leitete Genotypisierungsprojekte, erstellte hochwertige genomische Datensätze und wendete Prinzipien des Versuchsdesigns sowie computergestützte Analysen an, um genetische Erkenntnisse zu gewinnen.
- Entwickelte hochdichte Kopplungskarten und identifizierte 29 QTLs, die mit Wurzeleeigenschaften in einer Tomatenpopulation verbunden sind, indem genomische und phänotypische Daten für die markergestützte Selektion zusammengeführt wurden.
- Entwarf und führte datengetriebene Experimente durch, um die Performance von Paprika, Tomate, Melone und Kürbis zu bewerten, unter Einsatz statistischer Modellierung und mehrerer Standorte für Versuchsreihen zur Merkmalsbewertung.
- Vermittelte komplexe Datenerkenntnisse in Berichten, Publikationen und Präsentationen und unterstützte so Entscheidungen zur Freigabe von Pflanzgut.
Zusammenfassung
Nachweislicher Erfolg im Entwerfen, Bewerten und Verfeinern von Biologie-Prompts und Modellausgaben zur Verbesserung der Leistung großer Sprachmodelle (LLMs).
Ausgeprägte Fähigkeiten in Python, R, Unix, SQL und Docker für maschinelles Lernen, Computer Vision und komplexe Datenannotationen.
Erfahrung im wissenschaftlichen Schreiben, Prompt-Design und in der Erstellung von Bewertungsrastern zur Unterstützung der Anweisung und Bewertung von KI-Modellen.
Höherer Abschluss in Biologie und über 10 Jahre Forschungserfahrung im Bereich Biologie
Sprachen
Chinesisch
MutterspracheEnglisch
VerhandlungssicherJapanisch
GrundkenntnisseAusbildung
Aug. 2018 - Mai 2024
University of Georgia
PhD in Pflanzenbiologie, Rechnergestützte Biologie, Formanalyse und Phenomik · Pflanzenbiologie · Athens, Vereinigte Staaten
Aug. 2014 - Dez. 2017
Texas A&M University
MS in Gartenbauwissenschaft · Gartenbauwissenschaft · College Station, Vereinigte Staaten
China Agricultural University
Bachelor of Science in Agrarwissenschaft · Agrarwissenschaft · Beijing, China
Zertifikate & Bescheinigungen
Graduate-Zertifikat in Statistik
Texas A&M University
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