Paola C.
Associate Scientist - Impfstoff-F&E
Erfahrungen
Sept. 2022 - Sept. 2025
3 Jahren 1 MonateSiena, Italien
Associate Scientist - Impfstoff-F&E
GSK
- Leite den End-to-End-Datenlebenszyklus für Protein-Expressionsprojekte, indem ich kontinuierlich einen wachsenden Datensatz (derzeit ca. 4.500 Einträge) erfasse und kuratiere.
- Implementiere die Datenerfassung von 3D-Proteinstrukturen mit AlphaFold, um anschließende strukturbasierte Analysen durch Experten in Molekulardynamik zu ermöglichen.
- Erstellte reproduzierbare Trainings- und Inferenz-Pipelines in Python und verwaltete die Code-Versionierung sowie Continuous Integration über GitHub in Zusammenarbeit mit Machine-Learning-Experten.
- Arbeite eng mit Laborwissenschaftlern (Molekularbiologen und Chemikern) zusammen, um Ad-hoc-Experimente nach den Prinzipien des Versuchsdesigns gemeinsam zu entwerfen, mit dem Ziel, Modellvorhersagen zu validieren und zu verfeinern.
- Ermöglichte bereichsübergreifende Zusammenarbeit, indem ich Projekt-Updates einem Team von Laborwissenschaftlern präsentierte, komplexe technische Konzepte vereinfachte und Feedback einarbeitete, um Modellvorhersagen zu optimieren, was zu einer 20%igen Effizienzsteigerung führte.
- Sicherte die Genehmigung der Geschäftsleitung für die Investition in ein kritisches Machine-Learning-Projekt, indem ich Ergebnisse präsentierte und dessen strategischen Nutzen demonstrierte.
- Entwickle eine benutzerfreundliche Streamlit-Webanwendung, die Laborwissenschaftlern ermöglicht, Vorhersagen eigenständig durchzuführen und Ergebnisse zu prüfen, wodurch ML-Ergebnisse direkt in Laborabläufe integriert werden können und Design sowie Benutzerfreundlichkeit der Modelle verbessert werden.
Sept. 2021 - Aug. 2022
1 JahrSiena, Italien
Praktikant - Impfstoff-F&E
GSK
- Initiierte und führte die Kuratierung des Protein-Expressions-Datensatzes durch, indem ich Datensätze aus mehreren Abteilungen und Ländern (einschließlich Teams in Belgien und den USA) zusammenführte und standardisierte.
- Arbeitete eigenständig mit Experten aus unterschiedlichen Bereichen – Molekularbiologen, Chemikern und Datenteams – zusammen, um ihre Forschungsbedürfnisse zu verstehen, Projektziele abzustimmen und diese Anforderungen in einen harmonisierten, ML-bereiten Datensatz für Anwendungen in der Computationsbiologie umzusetzen.
- Führte exploratives Modellprototyping mit Microsoft Azure AutoML durch, um Algorithmen zu benchmarken und die Modellauswahl zu beschleunigen.
Fähigkeiten
- Python
- Numpy
- Pandas
- Pytorch
- Scikit-learn
- Plotly
- Streamlit
- Jupyter Notebooks
- Microsoft Azure
- Git
- Hpc
Sprachen
Englisch
VerhandlungssicherItalienisch
FortgeschrittenAusbildung
Sapienza, Universität Rom
Masterabschluss in Medizinischer Chemie · Medizinische Chemie · Rom, Italien
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