Sonia Guessoum
Forschungsmitarbeiter
Erfahrungen
Forschungsmitarbeiter
BKG Bundesamt für Kartographie und Geodäsie
- Anwendung von Machine-Learning-Techniken für georäumliche und Zeitreihenvorhersagen, Entwicklung robuster Modelle und Bewertung ihrer Genauigkeit.
- Aufbau von Datenpipelines, Durchführung von Merkmalsauswahl und Modelloptimierung zur Unterstützung operativer geodätischer Dienste.
- Bereitstellung analytischer Erkenntnisse und Visualisierungen zur Entscheidungsfindung in wissenschaftlichen und technischen Teams.
Forschungsmitarbeiter
GFZ Deutsches GeoForschungszentrum für Geowissenschaften
- Durchführung angewandter KI-Forschung mit großangelegten geodätischen Datensätzen, Modelltests und experimenteller Analyse.
- Eigenständige und asynchrone Zusammenarbeit mit internationalen Teams zur Entwicklung reproduzierbarer ML-Workflows.
- Beitrag zur Prognose und Zeitreihenmodellierung für Anwendungen in der Erdbeobachtung.
Forschungswissenschaftler, VLBI-Analysenzentrum
Universität Alicante
- Entwicklung und Optimierung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen für große georäumliche und Zeitreihendatensätze, Verbesserung der Prognosegenauigkeit für Erdrotation und geodätische Parameter.
- Entwurf und Umsetzung von Datenvorverarbeitungspipelines mit Python (NumPy, Pandas, SciPy) und Implementierung von Modellevaluierungs-Workflows in Jupyter Notebooks.
- Erstellung von Dashboards und Visualisierungen zur Kommunikation komplexer Ergebnisse an interdisziplinäre Teams.
Wissenschaftliche Hilfskraft & Doktorand
Universität Alicante
- Durchführung fortgeschrittener Forschung im KI-basierten Modellieren, Erstellung von neuronalen Netzwerkarchitekturen und Prognosemodellen für komplexe physikalische Systeme.
- Entwurf und Durchführung von Experimenten, Abstimmung von ML-Workflows und Validierung der Ergebnisse mit Python, scikit-learn, TensorFlow und PyTorch.
- Verwaltung großer Datensätze, Implementierung von Feature-Engineering-Techniken und Dokumentation experimenteller Ergebnisse für Publikationen und Berichte.
Industrie Erfahrung
Sehen Sie, wo dieser Freiberufler den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat. Längere Linien stehen für umfangreichere praktische Erfahrung, während kürzere Linien auf gezielte oder projektbezogene Arbeit hindeuten.
Erfahren in Bildung (6 Jahre) und Regierung und Verwaltung (0.5 Jahre).
Geschäftsbereich Erfahrung
Die folgende Grafik bietet einen Überblick über die Erfahrungen des Freiberuflers in verschiedenen Geschäftsbereichen, berechnet anhand abgeschlossener und aktiver Aufträge. Sie zeigt die Bereiche, in denen der Freiberufler am häufigsten zur Planung, Umsetzung und Erzielung von Geschäftsergebnissen beigetragen hat.
Erfahren in Forschung und Entwicklung (6 Jahre), Business Intelligence (0.5 Jahre) und Informationstechnologie (0.5 Jahre).
Zusammenfassung
Promotion in Mathematischen Methoden und Modellierung in Wissenschaft und Technik (Internationales Promotionsprogramm, mit ausgezeichneter Bewertung), spezialisiert auf Deep Learning und maschinelles Lernen. Mehr als fünf Jahre Erfahrung in der Entwicklung von KI-Modellen für komplexe physikalische und georäumliche Systeme, einschließlich Zeitreihenanalyse, geodätischer Datenverarbeitung und prädiktiver Modellierung. Versiert in Python, Jupyter Notebooks und ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn. Erfahren im Entwerfen von Experimenten, in der Vorverarbeitung großer Datensätze und in der Bewertung der Modellleistung zur Optimierung von KI-Workflows. Gutachter für die internationale Zeitschrift Earth, Planets and Space (Springer Nature). Sehr motiviert, in KI-Forschungsprojekten beizutragen, indem ich robuste Machine-Learning-Lösungen implementiere, prompt-basierte KI-Systeme validiere und asynchron mit Engineering-Teams zusammenarbeite.
Fähigkeiten
- Machine Learning & Deep Learning: Erfahrung Im Entwurf, Training Und Der Evaluation Von Ml-modellen (Cnns, Lstms, Mlps) Für Reale Datensätze; Versiert In Experimentaufbau, Hyperparameter-tuning Und Modellvalidierung.
- Angewandte Data Science: Vorverarbeitung, Bereinigung Und Analyse Großer, Komplexer Datensätze; Aufbau Reproduzierbarer Workflows In Python Und Jupyter Notebooks.
- Zeitreihen- & Prognosemodellierung: Entwicklung Von Vorhersagemodellen Für Dynamische Systeme Mit Statistischen, Ml- Und Deep-learning-methoden.
- Python & Scientific Computing: Fortgeschrittene Kenntnisse In Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn, Pytorch Und Tensorflow; Umfangreiche Erfahrung In Der Algorithmenentwicklung Und Datengestützten Analyse.
- Verhalten Von Ki-modellen & Prompt-evaluation: Vertraut Mit Dem Testen, Validieren Und Analysieren Der Leistung Von Ki- Und Promptbasierten Systemen, Abgestimmt Auf Moderne Llm-workflows.
- Experimentelles Design & Optimierung: Erfahren Im Entwerfen Von Experimenten Für Modelltests, Leistungsvergleiche Und Pipeline-optimierung.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Erfahrung In Der Zusammenarbeit Mit Teams Aus Mathematik, Ingenieurwesen Und Data Science Zur Entwicklung Angewandter Ki-lösungen.
- Wissenschaftliche Kommunikation: Ausgeprägte Schreib- Und Präsentationsfähigkeiten (Egu 2021–2025, Iugg 2023); Erfahren In Der Zusammenfassung Komplexer Technischer Ergebnisse Für Stakeholder.
Sprachen
Ausbildung
Universität Alicante
Promotion in Mathematischen Methoden und Modellierung in Wissenschaft und Technik · Mathematische Methoden und Modellierung in Wissenschaft und Technik · Alicante, Spanien
Universität M’Hamed Bougara Boumerdes
Master in Betriebsforschung, Optimierung und strategischem Management · Betriebsforschung, Optimierung und strategisches Management · Boumerdes, Algerien
Universität M’Hamed Bougara Boumerdes
Bachelor in Mathematik und Informatik · Mathematik und Informatik · Boumerdes, Algerien
Profil
Frequently asked questions
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