Limeng X.
STEM-Spezialist
Erfahrungen
Feb. 2025 - Bis heute
11 MonatenSTEM-Spezialist
Selbständiger Berater
- Entwarf über 50 Biologie-Prompts auf Expertenniveau, um LLMs führender KI-Forschungslabore herauszufordern und so die Modellgenauigkeit und das wissenschaftliche Denkvermögen zu verbessern.
- Entwickelte passende Bewertungsraster, um die Ausgaben von LLMs zu bewerten und die Lern- und Feedbackschleifen der KI zu verbessern.
- Bewertete über 200 Prompt-Einsendungen und gab konstruktives Feedback, um Prompts und den iterativen Verbesserungsprozess zu optimieren.
- Führte strenge Qualitätskontrollen von über 400 multimodalen, lehrbuchartigen Prompts durch, um Genauigkeit, Vollständigkeit und Übereinstimmung mit den Anforderungen der Kunden sicherzustellen.
Sept. 2022 - Dez. 2022
4 MonatenDozent
University of Georgia
- Leitete zwei Laborgruppen im Kurs Principles of Plant Biology (PBIO1210) und unterrichtete 50 Studienanfänger in den zentralen Konzepten der Pflanzenbiologie wie Pflanzenphysiologie, Entwicklung, Pathologie und Ökologie.
- Ermöglichte praktische Laboraktivitäten und nutzte aktive Lernmethoden, um die Studierenden einzubinden.
- Implementierte eine Flipped-Classroom-Strategie, um interaktive Diskussionen zu fördern, einschließlich Debatten über Gentechnik und der Erstellung von Herbarium-Postern.
Mai 2022 - Aug. 2022
4 MonatenPraktikant
Bayer Crop Science
- Entwickelte eine Hochdurchsatz-Plattform für die Pflanzenbild-Phänotypisierung und integrierte automatisierte Bildanalyse-Pipelines, um datenbasierte Entscheidungsprozesse zu beschleunigen.
- Entwickelte Visualisierungstools und statistische Modelle (Python, R), um Pflanzeneigenschaftsdaten zu analysieren und so Züchtungsstrategien zu beeinflussen.
- Entwarf und führte biologische Experimente (kontrollierte Umgebungen und Feldversuche) durch und richtete die Forschung an den Zuchtzielen aus.
- Optimierte Bildanalyse-Workflows und reduzierte die manuelle Prozesszeit um 70 % bei gleichzeitiger Steigerung der Genauigkeit phänotypischer Daten.
- Präsentierte datengestützte Erkenntnisse vor interdisziplinären Teams und trug zur Entwicklung verbesserter Baumwollsorten bei.
Sept. 2019 - Dez. 2019
4 MonatenDozent
University of Georgia
- Leitete drei Laborgruppen im Kurs Concepts in Biology (BIOL1310) und vermittelte 70 Studierenden ohne naturwissenschaftlichen Hintergrund grundlegende Biologiekonzepte, die im Alltag relevant sind.
- Behandelte Themen wie biologische Makromoleküle, bakterielle Medikamentenresistenz, Wasserqualitätsbewertung, Molekulargenetik und Vererbungsmuster.
- Setzte kooperative Lernmethoden und forschendes Lernen ein, um kritisches Denken und aktive Beteiligung der Studierenden zu fördern.
Aug. 2018 - Mai 2024
5 Jahren 10 MonatenDoktorand
University of Georgia
- Entwickelte und implementierte wissenschaftliche Tools mit Python, R und Bash zur Verarbeitung groß angelegter Datensätze auf Hochleistungsrechnern, wodurch die Arbeitsabläufe effizienter und die Datengenauigkeit verbessert wurden.
- Optimierte Bildverarbeitungs-Workflows (Kalibrierung, Bereinigung, Merkmalsextraktion) zur Unterstützung biologischer Forschung und Merkmalsanalyse.
- Erstellte und implementierte eine Machine-Learning-Pipeline in Docker für automatisierte Bildanalyse, wodurch die Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit erhöht wurde.
- Führte Analysen durch, die genomische, phänotypische und Umweltdaten (z. B. Gewächshausbedingungen, Bodendaten) integrierten und erzielte so eine über 20 % höhere Selektionsgenauigkeit für Dürretoleranz.
- Koordinierte Projekte der National Science Foundation (NSF) und leitete NSF-REU-Programme, betreute dabei drei Bachelorstudierende in Projekten zur Pflanzenphänotypisierung, GWAS und Umwelt-Datenanalyse.
Aug. 2014 - Dez. 2017
3 Jahren 5 MonatenGraduiertenforscher & Labortechniker
Texas A&M University
- Koordinierte Forschungsprojekte im Gemüsezüchtungsprogramm, verwaltete Gewächshaus- und Feldversuche, Samenbestand, Datenerfassung, Qualitätskontrolle und statistische Analyse zur Unterstützung der Zuchtziele.
- Leitete Genotypisierungsprojekte, erstellte hochwertige Genom-Datensätze, wandte Prinzipien des Versuchsdesigns und computergestützte Analysen an, um genetische Erkenntnisse zu gewinnen.
- Entwickelte hochdichte Kopplungskarten und identifizierte 29 QTLs, die mit Wurzelmerkmalen in einer Tomatenpopulation assoziiert sind, und integrierte genomische und phänotypische Daten für die markergestützte Selektion.
- Entwarf und führte datenbasierte Experimente durch, um die Leistung von Paprika, Tomate, Melone und Kürbis zu bewerten, und nutzte statistische Modellierung und Versuche in mehreren Umgebungen zur Merkmalsbewertung.
- Vermittelte komplexe Datenanalysen in Berichten, Publikationen und Präsentationen und unterstützte so Entscheidungen zur Freigabe von Pflanzgut.
Zusammenfassung
Nachgewiesener Erfolg bei der Gestaltung, Bewertung und Verfeinerung von Biologie-Prompts und Modellausgaben zur Verbesserung der Leistung großer Sprachmodelle (LLM).
Starke Kenntnisse in Python, R, Unix, SQL und Docker für Machine Learning, Computer Vision und komplexe Datenannotation.
Erfahren im wissenschaftlichen Schreiben, Prompt-Design und in der Erstellung von Bewertungsrastern zur Unterstützung der KI-Modellanweisung und -bewertung.
Höherer Abschluss in Biologie und über 10 Jahre Forschungserfahrung in der Biologie.
Sprachen
Chinesisch
MutterspracheEnglisch
VerhandlungssicherJapanisch
GrundkenntnisseAusbildung
Aug. 2018 - Mai 2024
University of Georgia
PhD in Pflanzenbiologie, Bioinformatik, Formanalyse und Phenomik · Pflanzenbiologie · Athens, Vereinigte Staaten
Aug. 2014 - Dez. 2017
Texas A&M University
MS in Gartenbauwissenschaften · Gartenbauwissenschaften · College Station, Vereinigte Staaten
China Agricultural University
Bachelor of Science in Agronomie · Agronomie · Beijing, China
Zertifikate & Bescheinigungen
Graduierten-Zertifikat in Statistik
Texas A&M University
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