Sanaa Anjum
Trainer für fortgeschrittene Mathematik-LLMs & Forschungsanalyst
Erfahrungen
Trainer für fortgeschrittene Mathematik-LLMs & Forschungsanalyst
Turing Enterprises Inc
- Verantwortlich für das Entwerfen und Verfeinern fortgeschrittener mathematischer Aufgaben, Lösungen und Beweise mit LaTeX, um Genauigkeit in reiner und angewandter Mathematik sicherzustellen.
- Erstellen, Testen und Optimieren hochwertiger Prompts, um die KI bei der Generierung präziser mathematischer Argumentationen und Beweise zu leiten.
- Bewertung und detailliertes Feedback zu KI-generierten Ergebnissen, um Genauigkeit, Klarheit und akademische Relevanz zu gewährleisten.
- Verfassen, Bearbeiten und Formatieren mathematischer Manuskripte und technischer Berichte mit LaTeX.
- Zusammenarbeit mit interdisziplinären internationalen Teams von KI-Entwicklern und Forschenden zur Verbesserung der Modellqualität.
Klinischer Data Scientist (Teilzeit)
Continuum Research Center
- Optimierung klinischer Datenabläufe durch Erfassung, Bereinigung und Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, um umfassende Analysen für bessere Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
- Entwicklung prädiktiver Modelle mithilfe von Machine Learning und statistischen Methoden, Verbesserung der Genauigkeit klinischer Prognosen und Unterstützung evidenzbasierter Entscheidungen.
- Gestaltung klinischer Studien und Entwicklung von Protokollen, Einbindung fortschrittlicher Datenvisualisierungen zur effektiven Kommunikation der Ergebnisse an verschiedene Stakeholder.
- Erstellung detaillierter Berichte und Präsentationen, Übersetzung komplexer klinischer Daten in umsetzbare Erkenntnisse für Forschende, Klinikpersonal und Entscheidungsträger.
- Förderung bereichsübergreifender Zusammenarbeit durch enge Arbeit mit klinischen Teams, Biostatistikern und Datenmanagern, Sicherstellung der erfolgreichen Durchführung klinischer Studien und Einhaltung von Forschungsstandards.
Dozent
University of Wah
- Wichtige Rolle bei der Verbesserung des Lernens der Studierenden durch innovative Lehrmethoden, Curriculum-Entwicklung und Mentoring, Förderung kritischen Denkens und der beruflichen Entwicklung.
- Entwicklung wirkungsvoller Lerninhalte in Algebra und Analysis unter Einbeziehung innovativer Lehrmethoden und vielfältiger Lernformate, um die Beteiligung und das Verständnis der Studierenden zu verbessern.
- Mitarbeit im Komitee zur Überarbeitung des Fachbereichscurriculums, Abstimmung der Bachelor-Kurse mit HEC-Standards, um ein modernes und forschungsorientiertes Bildungsprogramm sicherzustellen.
- Betreuung und akademische Beratung, Förderung kritischen Denkens, Problemlösungsfähigkeiten und beruflicher Orientierung, um Studierende akademisch und beruflich zu stärken.
- Koordination mit Forschungsteams, was zu bedeutenden Beiträgen in mathematischer und computergestützter Forschung führte und den akademischen Ruf der Universität stärkte.
- Aktive Teilnahme an Fortbildungen und professionellen Weiterentwicklungsprogrammen, um über neueste Fortschritte in Lehre und Forschung informiert zu bleiben und die institutionelle Exzellenz zu fördern.
Anwendung amplitudenmodulierter transkranieller gepulster Rauschstimulation (am-tPRNS) bei Morbus Parkinson
Continuum Research Centre
Zusammenfassung
Engagierter Mathematikdozent und Forscher mit umfangreicher Erfahrung in Lehre, Data Science und akademischer Forschung, derzeit in der Promotion in Mathematik (voraussichtlich Abschluss im Herbst 2025), spezialisiert auf Algebra, Analysis und deren Anwendungen in Machine Learning und computergestützter Biologie. Über ein Jahrzehnt Erfahrung in der Hochschullehre, versiert in der Entwicklung studentenzentrierter Lehrpläne, Förderung kritischen Denkens und Betreuung von Studierenden in fortgeschrittenen mathematischen Konzepten. Erfahren in algebraischen Strukturen, Anwendungen des Machine Learning und computergestützter Modellierung mit Python und LaTeX. Entwurf und Verfeinerung komplexer mathematischer Aufgaben und Beweise mit LaTeX, fachliches Feedback zu KI-generierten Lösungen und Zusammenarbeit mit Forschenden zur Verbesserung der Modellleistung und Datensatzqualität. Kompetent in der Zusammenarbeit mit Fakultätsmitgliedern und akademischen Stakeholdern zur Verbesserung des Lernumfelds und der Community-Einbindung. Zielstrebig darin, Kreativität in Mathematik und Data Science durch kontinuierliche berufliche Weiterentwicklung und interdisziplinäre Kooperation zu fördern.
Fähigkeiten
- Kommunikation
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit
- Feedback Geben
- Detailorientiert
- Analytisch & Logisch
- Problemlösung
- Kritische Bewertung
- Machine Learning
- Data Science
- Latex-kenntnisse
- Python
- Führung & Anleitung
- Teamarbeit
- Schnelle Auffassungsgabe
- Zeitmanagement
Sprachen
Ausbildung
International Islamic University
Ph.D., Untersuchung von Homomorphismen verallgemeinerter algebraischer Strukturen von DNA-Sequenzen und deren Anwendungen · Mathematik · Islamabad, Pakistan · Notendurchschnitt: 3,75
Quaid-i-Azam University
M.Phil., Charakterisierungen von Hemiringen durch die Eigenschaften ihrer intervallwertigen T-fuzzy Ideale · Mathematik · Islamabad, Pakistan · Notendurchschnitt: 4,2
University of Wah
M.Sc., Goldmedaille · Mathematik · Wah, Pakistan · Notendurchschnitt: 4,0
Zertifikate & Bescheinigungen
Englisch für gängige Interaktionen im Beruf: Basisstufe
Coursera, authorized by Pontificia Universidad Católica de Chile
Grundlagen des Machine Learning
Coursera, authorized by Sungkyunkwan University
NVIDIA: Grundlagen des Machine Learning
Coursera, authorized by Whizlabs
Machine Learning mit Python
Coursera, authorized by IBM
Python für Genomic Data Science
Coursera, authorized by Johns Hopkins University
Python für Data Science und KI
Coursera, authorized by IBM
Machine-Learning-Algorithmen
Great Learning Academy
Gute klinische Praxis
NIDA Clinical Trials Network
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