Simone Amoroso

Leiter Technologie & CISO

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Hamburg, Deutschland

Erfahrungen

Jan. 2024 - Bis heute
2 Jahren 1 Monate
Frankfurt, Deutschland

Leiter Technologie & CISO

AI Quality and Testing Hub

  • Leitender Entwickler von Prof. Valmed, dem ersten LLM-basierten Medizinprodukt (mit RAG auf einem medizinischen Korpus von über 2,5 Mio. Dokumenten), das eine CE-Zertifizierung erhalten hat.
  • Entwarf und implementierte eine Cloud-native MLOps-Infrastruktur für die Energievehandels-Analytics-Abteilung von ENBW, wodurch die skalierbare Bereitstellung und Überwachung von Prognosemodellen ermöglicht wurde.
  • Entwickelte End-to-End-Test- und Validierungs-Frameworks für KI/ML-Systeme und stellte so Qualität, Konformität und Robustheit in kritischen und regulierten Anwendungen sicher.
  • Führte professionelle Schulungen zu KI-Tests, EU-Regulierungsrahmen und Qualitätssicherung für produktive KI-Systeme durch.
Jan. 2021 - Dez. 2024
4 Jahren
Hamburg, Deutschland

Wissenschaftler im CMS-Experiment und Dozent an der Uni Wuppertal

DESY (Deutsches Elektronen-Synchrotron)

  • Leitete eine 50-köpfige Gruppe bei der Entwicklung von zehn Python-Datenanalysen für begutachtete Veröffentlichungen unter Einsatz verschiedener statistischer (Klassifikation, Regression, Hypothesentests) und Machine-Learning- (BDT, Random Forest, DNN) Techniken.
  • Führte Deep-Neural-Network-Algorithmen in TensorFlow ein und optimierte sie zur Neu-Gewichtung von Monte-Carlo-Simulationsparametern, wodurch der Bedarf an (teuren) simulierten Ereignissen in der Kollaboration um das Fünffache reduziert wurde.
  • Trainierte generative KI-Modelle in PyTorch, um teure Monte-Carlo-Simulationen präzise nachzubilden.
  • Leitete die Entwicklung des Open-Source-C++-Codes xFitter für nichtlineare Regressionsanalysen.
  • Dozent für Teilchenphysik und Datenanalyse in Universitätskursen und Physikschulen.
  • Betreute über 20 Studierende (vom B.Sc. bis PostDoc) in Datenanalyseprojekten.
Jan. 2018 - Dez. 2021
4 Jahren
Hamburg, Deutschland

Senior Research Fellow im ATLAS-Experiment

DESY (Deutsches Elektronen-Synchrotron)

  • Führte eine statistische Kombination von W-Boson-Massenmessungen durch, für die ich ein Python-Tool zur Untersuchung von Unsicherheitsmodellen und Korrelationen entwickelte.
  • Leiter der Physics Modeling Group und Schnittstelle zwischen Datenanalyseteams und Management, um die optimale und effiziente Verteilung von Cloud- und HPC-Rechenressourcen (∼300 000 CPU-Kerne) zu gewährleisten.
  • Definierte die langfristige Rechenstrategie des Experiments (CPU- und GPU-Bedarf).
  • Leitete das 150-köpfige Team bei der Inbetriebnahme, Validierung und Produktivsetzung neuartiger theoretischer Modelle und Monte-Carlo-Simulationen.
Jan. 2015 - Dez. 2018
4 Jahren
Genf, Schweiz

Senior Research Fellow im ATLAS-Experiment

CERN (European Organization for Nuclear Research)

  • Leiter eines vierköpfigen Teams, das ich zum fristgerechten Abschluss von zwei Datenanalyse-Publikationen in Python und C++ führte.
  • Verbesserung der Effizienz der Echtzeit-C++-Datenselektionsalgorithmen des ATLAS-Experiments, wodurch eine Leistungssteigerung von 30 % erreicht wurde.
  • Optimierte Parameter theoretischer Modelle mittels linearer Regressionsanalyse mit 100 Parametern und über 50 Eingangsdatasets (mehr als 10 000 Messungen) und dokumentierte die Ergebnisse in mehreren begutachteten Publikationen.
Jan. 2011 - Dez. 2015
5 Jahren
Freiburg im Breisgau, Deutschland

Dr. rer. nat. in Physik, tätig im ATLAS-Experiment

Albert-Ludwigs Universität Freiburg

  • Entwickelte eine neuartige, modellunabhängige Global-Suche, einen unüberwachten Ansatz, um alle vom Large Hadron Collider erzeugten Hochenergie-Ereignisse (105 Regionen in über 700 Verteilungen) zu klassifizieren und gleichzeitig zu analysieren, um mögliche Abweichungen von theoretischen Modellen zu prüfen.
  • Entwickelte 'Professor', ein Python-Programm zur Hyperparameter-Optimierung für Probleme mit teuer zu evaluierenden Zielfunktionen, erweiterte den Code um den Umgang mit systematischen Unsicherheiten und Korrelationen und implementierte einen Support Vector Regressor zur Parameteroptimierung.

Zusammenfassung

Physiker mit Promotion und einem Jahrzehnt praktischer Erfahrung in Data Science, KI und wissenschaftlichem Rechnen. Ich habe an allem gearbeitet, von statistischer Modellierung und Simulation bis hin zu Machine Learning und groß angelegter Datenverarbeitung in risikoreichen, großen Umgebungen; von den großen Teilchendetektoren am CERN bis zu kritischen Anwendungen im Gesundheitswesen und Energiesektor. Ich habe sowohl technische Führungsaufgaben als auch sehr praktische Rollen übernommen, mit Erfahrung von der frühen Konzeption und Prototypenentwicklung bis zur Umsetzung und großflächigen Produktionsbereitstellung. Ich blühe auf, wenn ich an schwierigen Problemen in schnellen Umgebungen arbeite, besonders wenn viel auf dem Spiel steht und die Arbeit sowohl Fokus als auch Kreativität fordert.

Fähigkeiten

  • Programmierung: Python (Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib), C++, Sql, Fortran, Bash
  • Maschinelles Lernen: Pytorch, Tensorflow, Keras, Pymc, Scikit-learn, Langchain
  • Anwendungen: Ms Office, Ms Excel/vba, Ms Power Bi
  • Tools: Aws/azure, Github/gitlab, Cmake, Jupyter, Jira, Docker
  • Soft Skills: Problemlösung, Projektmanagement, Strategisches Denken, Kommunikation

Sprachen

Italienisch
Muttersprache
Englisch
Verhandlungssicher
Französisch
Fortgeschritten
Russisch
Fortgeschritten

Ausbildung

Okt. 2011 - Juni 2015

Albert-Ludwigs Universität Freiburg

Dr. rer. nat. in Physik, tätig im ATLAS-Experiment · Physik · Freiburg im Breisgau, Deutschland

Okt. 2009 - Juni 2011

University of Rome Tor Vergata

M.Sc. in Physik · Physik · Rom, Italien · 110/110 mit Auszeichnung

Okt. 2006 - Juni 2009

University of Rome Tor Vergata

B.Sc. in Physik · Physik · Rom, Italien · 110/110 mit Auszeichnung

Zertifikate & Bescheinigungen

CE-Zertifizierung

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