Paola C.

Associate Scientist - Impfstoff-F&E

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Siena, Italien

Erfahrungen

Sept. 2022 - Sept. 2025
3 Jahren 1 Monate
Siena, 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 Jahr
Siena, 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
Verhandlungssicher
Italienisch
Fortgeschritten

Ausbildung

Sapienza, Universität Rom

Masterabschluss in Medizinischer Chemie · Medizinische Chemie · Rom, Italien

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