Nooshin Omranian
Senior Computational Biologe
Erfahrungen
Senior Computational Biologe
Max-Planck-Institut für molekulare Genetik
- Forschung an der Schnittstelle von Proteomik und künstlicher Intelligenz, mit Schwerpunkt auf der Anwendung von Machine-Learning-Modellen (z. B. neuronale Netze, Clustering-Algorithmen und Merkmalsextraktion) zur Analyse komplexer biologischer Datensätze.
- Entwicklung und Vermittlung KI-basierter Analyse-Workflows für molekulare und proteomische Daten, mit Tools wie Python (scikit-learn, TensorFlow, Pandas) für prädiktives Modellieren und Datenvisualisierung.
- Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams zur Untersuchung datengestützter Hypothesen in der Molekulargenetik und zur Verbesserung der biologischen Interpretation durch KI-gestützte Mustererkennung.
- Implementierung automatisierter Datenverarbeitungs-Pipelines zur Verbesserung der Reproduzierbarkeit und des FAIR Data Managements in Hochdurchsatzexperimenten.
Senior Computational Biologe
Charité - Universitätsmedizin Berlin
- Einsatz von Metric Learning-Ansätzen zur Identifizierung von Proteinsignaturen, die präsymptomatische Sepsis von allgemeiner Entzündung unterscheiden.
- Entwicklung proteomischer Signaturen zur Vorhersage des Therapieansprechens und der Resistenz bei onkologischen Patienten.
- Durchführung von Überlebensanalysen durch Integration klinischer und proteomischer Datensätze.
- Durchführung groß angelegter Massenspektrometrie-Datenanalysen zur Unterstützung der Biomarkerentdeckung.
- Untersuchung molekularer Mechanismen der antifungalen Arzneimittelresistenz mittels computergestützter Modellierung und Proteomik.
Senior Computational Biologe/Machine-Learning-Wissenschaftler
Eagle Genomics
- Entwurf und Implementierung skalierbarer Bioinformatik-Pipelines (Nextflow, Python, R) für Mikrobiom- und Multi-Omics-Analysen in Produktionsumgebungen.
- Leitung der Integration mikrobieller Interaktionsnetzwerke und Host–Mikrobiom-Analysen.
- Tätigkeit als Fachexperte (SME) in funktionsübergreifenden Produktentwicklungsteams.
- Beitrag zu zwei Produkteinführungen unter Gewährleistung von Reproduzierbarkeit und Einhaltung von CI/CD-Praktiken.
Wissenschaftler für Computational Biology
Max-Planck-Institut für molekulare Pflanzenphysiologie
- Betreuung von Studierenden in unterschiedlichen Forschungsaufgaben.
- Einsatz von Machine-Learning-Methoden zur Vorhersage des Interaktoms verschiedener Spezies und Anwendung unterschiedlicher Ansätze zur Modellauswahl.
- Ableitung von Genregulationsnetzwerken, sowohl kontextunabhängig als auch kontextspezifisch.
- Analyse von Omics-Datensätzen, einschließlich Transkriptexpression aus Microarray- und RNA-Seq-Technologien, Proteinabundanzen und Metabolitenleveln, sowie deren Integration.
- Arbeit mit Git, GitHub und Weka für Machine-Learning-Analysen.
- Anwendung fortgeschrittener Analysemethoden, darunter Netzanalyse, Zeitreihenanalyse, Segmentierung von Zeitreihendatensätzen, Identifikation von Wirkmechanismen, phylogenetische Analyse und Quantifizierung der Erblichkeit in populationsgenetischen Studien.
- Unterstützung von Doktoranden beim Verfassen von Artikeln, Dissertationen und der Strukturierung von Präsentationen.
Dateningenieur
LifeGlimmer GmbH
- Durchführung umfangreicher Textmining-Analysen und Erstellung einer Datenbank aller in Publikationen verfügbaren genregulatorischen Interaktionsnetzwerke im Zusammenhang mit NF-κB.
- Einarbeitung eines Kollegen in klassische und fortgeschrittene Netzwerkanalyse von Transkriptionsdaten.
- Verwendung von R für alle Programmier- und Datenanalyse-Schritte.
Forscher
Institut für Biochemie und Biologie, Universität Potsdam
- Begann mit dem Programmieren in R.
- Verwendete Python, Perl und SQL sowie Text-Mining-Funktionen, um alle verfügbaren Genexpressionsdatensätze im GEO zu erstellen und zu annotieren und Gene zu identifizieren, die am Signal-Crosstalk beteiligt sind.
- Führte klassische computergestützte Analysen dieser Datensätze durch, einschließlich Differenzialverhalten, Clusterbildung und Enrichment-Analyse.
Zusammenfassung
Computational Biologe (Ph.D.) mit interdisziplinärer Erfahrung an der Charité, Eagle Genomics und am Max-Planck-Institut für molekulare Genetik. Expertise in der Integration von Multi-Omics-Daten, Proteomik und KI-gesteuerter Modellierung für translationale und prädiktive Anwendungen.
An der Charité hat er Projekte geleitet, die maschinelles Lernen und Massenspektrometrie anwenden, um proteomische Signaturen für die frühe Sepsis-Erkennung zu identifizieren, das Therapieansprechen und die Resistenz in der Onkologie vorherzusagen und antifungale Medikamentenresistenz zu charakterisieren.
Bei Eagle Genomics entwickelte er skalierbare und reproduzierbare Bioinformatik-Pipelines (Nextflow, Python, R) für die Analyse von Mikrobiom- und Multi-Omics-Daten in Produktionsumgebungen.
Derzeit am Max-Planck-Institut treibt er den Einsatz von künstlicher Intelligenz und Deep Learning in der Proteomik voran, unterrichtet KI-Methoden und entwickelt datengetriebene Modelle, um biologische Mechanismen zu erforschen.
Er ist versiert in prädiktivem Modellieren, Datenfusion, statistischer Analyse und interdisziplinärer Zusammenarbeit.
Leidenschaftlich darum bemüht, KI und computergestütztes Modellieren zu nutzen, um komplexe biologische Systeme in umsetzbare Erkenntnisse für den Gesundheitsbereich, die Biotechnologie und die Digital-Twin-Forschung zu verwandeln.
Fähigkeiten
- Programmierung
- Kommunikationsfähigkeiten
- Belastbarkeit
- Anpassungsfähigkeit
- Schnelle Auffassungsgabe
- Teamfähigkeit
- Fortgeschrittene Analytische Denkfähigkeit
- Effektives Zeitmanagement
- Teamführung
- Kritisches Denken Und Problemlösung
- Multitasking-fähigkeit
- Python
- R
- Datenmanagement
- Deep Learning
- Ki
- Maschinelles Lernen
- Verarbeitung Natürlicher Sprache
- Innovation
- Statistische Analyse
- Zeitreihenanalyse
- Linux
Sprachen
Ausbildung
Max-Planck-Institut für molekulare Pflanzenphysiologie - Institut für Biochemie und Biologie, Abteilung Molekularbiologie
PhD · Systembiologie · Potsdam, Deutschland
Universität Shiraz
MSc · Softwaretechnik · Shiraz, Iran, Islamische Republik
Universität Shiraz
BSc · Softwaretechnik · Shiraz, Iran, Islamische Republik
Profil
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