Muhammad U.

Wissenschaftliche Hilfskraft

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Saarbrücken, Deutschland

Erfahrungen

Okt. 2024 - Juli 2025
10 Monaten

Wissenschaftliche Hilfskraft

Universität des Saarlandes

  • Einsatz KI-getriebener CADD-Methoden zur Optimierung biosynthetischer Wege und Molekülscreenings.
  • Integration synthetischer Biologie und rechnergestützter Chemie-Workflows für schnelle In-silico-Experimente.
  • Automatisierte ML-Pipelines mit Python, PyTorch und Scikit-learn unter Linux, was zu verbesserten Modelltests und höherer Reproduzierbarkeit führte.
Juni 2024 - Bis heute
1 Jahr 7 Monaten

Machine-Learning- und Bioinformatik-Ingenieur

Myria Biosciences

  • Verarbeitung und Analyse von über 1.000 genomischen und proteomischen Proben, wodurch die Laufzeit der Pipeline mithilfe von Workflow-Managern und HPC-Clustern um 35 % reduziert wurde.
  • Benchmarking von Variant-Calling-Pipelines, was die Empfindlichkeit der SNP-Erkennung im Vergleich zu Referenzdatensätzen um 8 % erhöhte.
  • Aufbau von ETL-Workflows (Python, Pandas, SQL) zur Verwaltung von 50 GB Multi-Omics-Daten pro Woche mit einer Fehlerquote von < 2 %, was eine effiziente Datenintegration ermöglichte.
  • Aufbau eines Neo4j-Wissensgraphen mit über 10.000 biologischen Entitäten, was die Abfragegeschwindigkeit in F&E um 50 % steigerte.
  • Bereitstellung von über 30 interaktiven Dashboards und reproduzierbaren Berichten, wodurch Forschungsentscheidungen in drei klinischen Programmen beschleunigt wurden.
  • Entwicklung und Containerisierung reproduzierbarer NGS- und ML-Pipelines mit Docker, Git und CI/CD zur Steigerung der Zuverlässigkeit und Automatisierung von Workflows.
Juni 2024 - Dez. 2024
7 Monaten

Data Scientist in der Arzneimittel-Bioinformatik

Helmholtz-Institut (HIPS)

  • Analysierte und integrierte NGS- und LC-MS/MS-Proteomik-Datensätze und trug damit zur Entdeckung von 15 neuen biosynthetischen Genclustern bei.
  • Entwickelte ML-Modelle, die die Genauigkeit der Vorhersage der Expressions-Effizienz um 22 % steigerten.
  • Einsatz graphbasierter Data Science zur Entdeckung von Stoffwechselwegen; drei rechnerische Vorhersagen experimentell validiert.
  • Aufbau von Snakemake-Pipelines mit Versionskontrolle, wodurch monatlich über 40 Stunden manuelle Bearbeitungszeit eingespart wurden.
  • Bereitstellung reproduzierbarer Bioinformatik-Pipelines, die nun von mehreren Forschungsgruppen für genomische und biochemische Analysen genutzt werden.
Dez. 2022 - Sept. 2024
1 Jahr 10 Monaten

Wissenschaftliche Hilfskraft

KIST Europe

  • Unterstützung sequenzierungsgetriebener synthetischer Biologieprojekte durch Validierung von über 100 Klonierungs-Experimenten.
  • Leitete die Schulung von Studierenden und die Standardisierung von Workflows, wodurch die Einarbeitungszeit um 30 % verkürzt wurde.
  • Durchführung und Analyse von ELISA-, Klonierungs-Workflows und Phagen-Wirt-Interaktionsstudien zur Unterstützung der Bakteriophagen-Entwicklung.
  • Durchführung sequenzierungsbasierter Validierungen zur Sicherstellung der Integrität von Konstrukten und der Zuverlässigkeit experimenteller Daten.

Zusammenfassung

Bioinformatiker und DevOps-orientierter Machine-Learning-Ingenieur 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-gestützter Bereitstellung in Linux- und HPC-Umgebungen.

Fundierter Hintergrund in Python, R und C++, mit Expertise in Multi-Omics-Datenintegration, ETL-Workflows, Wissensgraphen (Neo4j) und der Entwicklung von Dashboards und Datenprodukten für Forschungs- und klinische Entscheidungsunterstützung.

Fähigkeiten

  • Ngs & Bioinformatik: Wgs, Wes, Rna-seq (Bulk & Einzelzell), Methylom, Variant Calling, Annotation, Bioconductor
  • Ml & Data Science: Scikit-learn, Pytorch, Pca/umap/t-sne, Clustering, Random Forest, Svm, Xgboost, Shap, Gnnexplainer, Graph Ml
  • Devops & Infrastruktur: Docker, Git, Bash, Linux-server-management, Ci/cd, Workflow-automatisierung, Cloud-deployment
  • Pipelines & Tools: Snakemake, Nextflow (Grundlagen), Biopython, Pandas, Numpy, Jupyter, Flask
  • Datenengineering & Datenbanken: Sql, Etl/elt, Api-pipelines, Neo4j-wissensgraphen, Datenmodellierung
  • Visualisierung: Plotly, R Shiny, Jupyter-dashboards, Rmarkdown, Interaktive Berichte

Sprachen

Englisch
Verhandlungssicher
Deutsch
Fortgeschritten

Ausbildung

Okt. 2022 - Bis heute

Universität des Saarlandes

M.Sc. Bioinformatik · Bioinformatik · Saarbrücken, Deutschland

Okt. 2018 - Aug. 2022

UET Lahore

B.Sc. Biomedizinische Technik · Biomedizinische Technik · Lahore, Pakistan · Notendurchschnitt: 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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