Muhammad U.
Forschungsassistent
Erfahrungen
Okt. 2024 - Juli 2025
10 MonatenForschungsassistent
Universität des Saarlandes
- AI-getriebene CADD-Methoden angewendet zur Optimierung biosynthetischer Stoffwechselwege und zum Molekülscreening.
- Synthetische Biologie in Workflows der computergestützten Chemie integriert für schnelle In-silico-Experimente.
- ML-Pipelines mit Python, PyTorch und Scikit-learn unter Linux automatisiert, um Modelltests und Reproduzierbarkeit zu verbessern.
Juni 2024 - Bis heute
1 Jahr 6 MonatenMachine Learning & Bioinformatik-Ingenieur
Myria Biosciences
- Über 1.000 genomische und proteomische Proben verarbeitet und analysiert, Pipeline-Laufzeit um 35% gesenkt durch Einsatz von Workflow-Managern und HPC-Clustern.
- Variantenaufruf-Pipelines benchmarkt, Sensitivität der SNP-Erkennung um 8% gegenüber Referenzdatensätzen erhöht.
- ETL-Workflows (Python, Pandas, SQL) erstellt, um 50 GB Multi-Omics-Daten pro Woche mit <2% Fehlerrate zu verwalten, was effizientes Daten-Onboarding ermöglichte.
- Neo4j-Knowledge-Graph mit über 10.000 biologischen Entitäten erstellt, R&D-Abfragegeschwindigkeit um 50% gesteigert.
- 30+ interaktive Dashboards und reproduzierbare Reports bereitgestellt, wodurch Forschungsentscheidungen in drei klinischen Programmen beschleunigt wurden.
- Reproduzierbare NGS- und ML-Pipelines mit Docker, Git und CI/CD entwickelt und containerisiert, was Zuverlässigkeit und Automatisierung der Workflows steigerte.
Juni 2024 - Dez. 2024
7 MonatenData Scientist für Wirkstoff-Bioinformatik
Helmholtz-Institut (HIPS)
- NGS- und LC-MS/MS-Proteomik-Datensätze analysiert und integriert, was zur Entdeckung von 15 neuen biosynthetischen Genclustern beitrug.
- ML-Modelle entwickelt, die die Genauigkeit der Vorhersage der Expressions-Effizienz um 22% steigerten.
- Graph-basierte Data Science für Wegentdeckung angewandt; drei rechnerische Vorhersagen experimentell validiert.
- Snakemake-Pipelines mit Versionskontrolle aufgebaut und so über 40 Stunden manueller Bearbeitungszeit pro Monat eingespart.
- Reproduzierbare Bioinformatik-Pipelines geliefert, die jetzt von mehreren Forschungsgruppen für genomische und biochemische Analysen genutzt werden.
Dez. 2022 - Sept. 2024
1 Jahr 10 MonatenForschungsassistent
KIST Europe
- Sequenzgetriebene Projekte in der synthetischen Biologie unterstützt und über 100 molekulare Klonierungsexperimente validiert.
- Schulung von Studierenden geleitet und Workflows standardisiert, was die Einarbeitungszeit um 30% verkürzte.
- ELISA, Klonierungs-Workflows und Phagen-Wirt-Interaktionsstudien durchgeführt und analysiert zur Unterstützung der Bakteriophagen-Entwicklung.
- Sequenzbasierte Validierung der Konstruktintegrität und experimentellen Zuverlässigkeit durchgeführt.
Zusammenfassung
Bioinformatiker und DevOps-orientierter Machine Learning Engineer mit Erfahrung in der Bereitstellung skalierbarer Lösungen in den Bereichen Genomik, Transkriptomik und Proteomik.
Erfahren in der Entwicklung reproduzierbarer NGS/ML-Pipelines, Workflow-Automatisierung und CI/CD-gesteuerten Deployments in Linux- und HPC-Umgebungen.
Fundierte Kenntnisse in Python, R und C++ mit Expertise in der Integration von Multi-Omics-Daten, ETL-Workflows, Knowledge Graphs (Neo4j) und der Entwicklung von Dashboards und Datenprodukten für Forschungs- und klinische Entscheidungsunterstützung.
Sprachen
Urdu
MutterspracheEnglisch
VerhandlungssicherDeutsch
GrundkenntnisseAusbildung
Okt. 2022 - Bis heute
Universität des Saarlandes
Bioinformatik · Saarbrücken, Deutschland
Okt. 2018 - Aug. 2022
UET Lahore
Biomedizintechnik · Lahore, Pakistan · 3.721/4.0
Zertifikate & Bescheinigungen
ETL und ELT in Python
(Kurzkurs)
Neo4j Certified Professional
GraphAcademy
Neo4j Graph Data Science Certification
GraphAcademy
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