Natalie G.

Freiberuflicher KI-Modellbewerter – Biologie & Lebenswissenschaften

Grand Prairie, Vereinigte Staaten

Erfahrungen

Jan. 2023 - Bis heute
3 Jahren
Vereinigte Staaten

Freiberuflicher KI-Modellbewerter – Biologie & Lebenswissenschaften

Freiberuflicher KI-Modellbewerter – Biologie & Lebenswissenschaften

  • KI-Modelle auf großen biologischen Datensätzen bewerten, Leistung, Ausgabenzuverlässigkeit und Übereinstimmung mit Industrie- und Wissenschaftsnormen beurteilen
  • KI-basierte Lösungen in Genetik, Ökologie und Biostatistik analysieren und Probleme beheben; Optimierungsempfehlungen für Entwicklungsteams geben
  • Dokumentation und Qualitätssicherung für Modellvalidierungsprozesse leiten, dabei fortgeschrittene statistische Techniken integrieren
Jan. 2020 - Dez. 2023
4 Jahren
Dallas, Vereinigte Staaten

F&E-Analyst – Computerbiologie & Datenwissenschaft

F&E-Analyst – Computerbiologie & Datenwissenschaft

  • Unterstützte den Entwurf, das Training und die Bewertung von Modellen des maschinellen Lernens für Genomik und klinische Entscheidungsfindung
  • Leitete interdisziplinäre Teams zur Lösung technischer Herausforderungen mithilfe von Mathematik und modernen Softwarewerkzeugen
  • Verfasste wissenschaftliche Manuskripte, erstellte technische Berichte und präsentierte auf Konferenzen

Zusammenfassung

Hochqualifizierter Experte für Wissenschaft und Technologie mit einem Master in Biologie und promoviert derzeit in Computerbiologie. Bringt eine außergewöhnliche Mischung aus Fachwissen in Biologie, Mathematik, künstlicher Intelligenz und Informatik in fortgeschrittene Forschungs-, Modellvalidierungs- und Qualitätssicherungsprojekte ein. Ausgezeichnete Fähigkeiten in der Bewertung und Optimierung von KI-Modellen für Forschungs-, Gesundheits- und Ingenieurkontexte mit nachgewiesener Führungsstärke in dezentralen, fachübergreifenden Teams. Leidenschaftlich dafür, Innovation an der Schnittstelle von Wissenschaft und Technologie voranzutreiben.

  • Fortgeschrittene Biologie, Molekularwissenschaften und computergestützte Modellierung
  • Fundierte Kenntnisse in KI, maschinellem Lernen und neuronalen Netzen
  • Angewandte Mathematik, Statistik und Datenanalyse in den Lebenswissenschaften
  • Informatik, Bioinformatik und wissenschaftliches Programmieren
  • Bewertung von KI-Modellen, Validierung der Ausgaben und Leistungsbenchmarking
  • Qualitätssicherung in wissenschaftlicher und technischer F&E
  • Python, R, MATLAB, SQL für biologische Daten und Modell-Pipelines
  • Wissenschaftliches und technisches Schreiben, begutachtete Publikationen
  • Agiles Projektmanagement und interdisziplinäre Teamarbeit
  • Außergewöhnliche Problemlösungskompetenz und analytisches Denkvermögen
  • Starker Kommunikator – in der Lage, Ergebnisse zu dokumentieren und kreatives, umsetzbares Feedback zu geben

Sprachen

Englisch
Muttersprache
Spanisch
Verhandlungssicher

Ausbildung

University of Texas at Arlington

Master of Science · Biologie · Arlington, Vereinigte Staaten

University of Texas at Arlington

Bachelor of Science, Nebenfach Mathematik & Informatik · Biologie · Arlington, Vereinigte Staaten

University of Texas at Arlington

Computerbiologie · Arlington, Vereinigte Staaten

Zertifikate & Bescheinigungen

Zertifikat für Fortgeschrittene Datenanalyse

Professionelles Zertifikat in Maschinellem Lernen & KI

Coursera/edX

Qualitätssicherung für Forschungs-Computing

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