Veysel S.
Machine-Learning-Ingenieur
Erfahrungen
Jan. 2025 - Bis heute
11 MonatenChicago, Vereinigte Staaten
Machine-Learning-Ingenieur
SmileShapeAI
- Entwickelte Pakete zur Vorverarbeitung/Reinigung von Zahnnetzen (Open3D), normalisierte Ausrichtungen und erzeugte kanonische 2D-Projektionen (PyVista/VTK im Off-Screen-Modus) pro Kiefer/Ansicht mit deterministischen Kamera-Bundles.
- Entwickelte ein robustes Projektionstoolkit, um 2D-Anmerkungen/Erkennungen mithilfe von Kamera-Intrinsics/Extrinsics zurück in Netzkoordinaten zu übertragen, was metrische QA-Prüfungen direkt an der 3D-Geometrie ermöglicht.
- Entwarf eine sequentielle, dreistufige YOLO-Entscheidungspipeline (groß→fein), bei der jede Phase die nächste freigibt, um die Präzision bei anspruchsvollen zahnmedizinischen Qualitätskontrollen zu steigern und gleichzeitig den Durchsatz hoch zu halten.
- Pflegte Trainingssätze aus gerenderten Ansichten, standardisierte COCO-JSONs und führte reproduzierbare Auswertungen durch; integrierte Roboflow für Versionsverwaltung und Überprüfung der Datensätze.
- Prototypte eine von Supabase gestützte API/Storage-Ebene zur Speicherung von Projektionen, Vorhersagen und aggregierten Ergebnissen; abgestimmt auf AWS EC2/S3 für Headless-Rendering und Batch-Jobs.
- Stellte auf Poetry basierende Python-Pakete bereit, automatisierte Builds/Tests via GitHub Actions und dokumentierte APIs für das Team.
Jan. 2022 - Dez. 2024
3 Jahrenİstanbul, Türkei
Bioinformatik-Wissenschaftler / Machine-Learning-Ingenieur
Centameta
- Führte somatische Variantenanalysen, Einzelzell-RNA-seq (scRNA-seq), ATAC-seq und Bulk-RNA-seq-Studien durch und setzte Machine Learning für biologische Erkenntnisse ein.
- Nutze klassische Machine-Learning-Verfahren (SVM, Random Forest, XGBoost) für die Auswahl genomischer Merkmale, Variantenklassifikation und prädiktives Modellieren in der Präzisionsmedizin.
- Betreute die gesamte Pipeline für ein angepasstes GPT-2-Modell in TensorFlow, von der TFRecord-basierten Datenvorverarbeitung bis zur Bereitstellung, wodurch die Textgenerierung verbessert wurde.
- Entwickelte Echtzeit-Anwendungen für Gesichtserkennung und Emotionsdetektion mit MTCNN, FaceNet, OpenCV und CNN-basierten Architekturen (VGGNet, ResNet, MobileNet).
- Integrierte YOLO für Echtzeit-Tracking und entwickelte eine auf Deep Q-Network (DQN) basierende Atari-Spiel-KI mit OpenAI Gym und PyTorch.
- Entwickelte Deep-Learning-Pipelines für die Generierung und Augmentation synthetischer Daten mithilfe von VAE- und GAN-Modellen, um die Robustheit der Modelle domänenübergreifend zu verbessern.
Jan. 2021 - Dez. 2022
2 Jahrenİstanbul, Türkei
Bioinformatik-Analyst / wissenschaftlicher Mitarbeiter
Istanbul University – Cerrahpasa Bap
- Untersuchte großflächige genetische Datensätze (>1.000 Proben) für forensische und bioinformatische Projekte, was zu begutachteten Publikationen (u. a. Electrophoresis) und wegweisenden Forschungsergebnissen führte.
- Setzte Python und Pandas ein, um interaktive Dashboards zu entwickeln, komplexe Genetiksdaten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln und die Entscheidungsfindung in forensischen Untersuchungen zu optimieren.
- Arbeitete mit Forensikern, Molekularbiologen und Datenanalysten zusammen, um genetische Identifikationstechnologien zu verbessern und Bioinformatik-Workflows zu straffen.
Jan. 2018 - Dez. 2020
3 Jahrenİstanbul, Türkei
Bioinformatik-Analyst und F&E-Innovator
Bioeksen R&D Technologies
- Nutze Mothur und QIIME2 für umfassende bioinformatische Analysen verschiedener Mikrobiom-Datensätze, die Durchbrüche in der mikrobiellen Ökologie und Populationsstudien vorantrieben.
- Führte Whole-Genome-Sequenzierung (WGS), SNP-Genotypisierung, phylogenetische Analysen und RNA-seq-Studien durch, um krankheitsbezogene genetische Muster zu identifizieren, und leitete fünf universitätsgestützte Projekte zu MS-Markern, PCR-Kit-Innovationen, Genexpressionsprofiling und Antibiotikaresistenz.
- Arbeitete mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um robotikoptimierte, hocheffiziente DNA-Extraktionskits zu entwickeln, überwachte die Produktion und steigerte die Labor-Durchsatzrate erheblich.
- Entwickelte über 20 schnelle, hochsensible PCR-Nachweiskits zur mikrobiellen Identifikation und verbesserte dadurch die diagnostische Genauigkeit in klinischen Umgebungen erheblich.
- Erstellte eine responsive, benutzerfreundliche Firmenwebsite und eine SEO-Strategie, wodurch der Traffic und die Nutzerbindung durch effektive Suchmaschinenoptimierung und regelmäßige Updates um 20 % stiegen.
- Setzte Python und R ein, um Data-Visualization-Dashboards zu erstellen, komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse für F&E-Initiativen und strategische Planung umzuwandeln.
Jan. 2017 - Dez. 2018
2 JahrenForschungsassistent
TÜBİTAK & deutsches Kooperationsprojekt
- Entwarf und pflegte Mikrokosmen, um die Dynamiken mikrobiellen Abbaus in petrolbelasteten Ökosystemen zu untersuchen und den Abbau von Kohlenwasserstoffen über die Zeit zu bewerten.
- Führte NGS-basierte metagenomische Sequenzierungen (16S rRNA für bakterielle Diversität und ITS für Pilzpopulationen) durch, um Verschiebungen in den mikrobiellen Gemeinschaften beim Kohlenwasserstoffabbau zu analysieren.
- Entwarf und führte PCR-Reaktionen für mikrobielles Profiling durch, um eine genaue Darstellung der wichtigsten kohlenwasserstoffabbauenden Arten zu gewährleisten.
- Koordinierte Forschungsaktivitäten zwischen TÜBİTAK und deutschen Institutionen und trug so zum grenzüberschreitenden Wissensaustausch in der Umweltbiotechnologie bei.
Jan. 2016 - Dez. 2017
2 Jahrenİstanbul, Türkei
Bioinformatik-Praktikant
Bioeksen R&D Technologies
- Führte PCR-basierte Pathogenanalysen und Sanger-Sequenzierungen durch, um mikrobielle Kontaminanten zu identifizieren und eine präzise genetische Profilierung sicherzustellen.
- Entwickelte und implementierte DNA-Extraktionsprotokolle, die auf komplexe Pathogenproben zugeschnitten waren, und steigerte damit Ausbeute und Reinheit der Nukleinsäuren für nachfolgende Anwendungen.
- Verwaltete und analysierte umfangreiche Datensätze zur Pathogenerkennung und optimierte Diagnoseverfahren für die klinische und Umweltüberwachung.
Zusammenfassung
Greife auf über 7,5 Jahre Erfahrung in Bioinformatik, Molekularbiologie und Machine Learning zurück, um Innovationen in der Genomforschung und im Gesundheitswesen voranzutreiben. Mit Expertise in NGS-Datenanalysen, KI-gestützten Erkenntnissen und der Entwicklung diagnostischer Werkzeuge möchte ich die Lücke zwischen biologischen Daten und wirkungsvollen Lösungen in einem zukunftsorientierten Unternehmen schließen.
Sprachen
Türkisch
MutterspracheEnglisch
VerhandlungssicherAusbildung
Okt. 2021 - Juni 2024
University of London
B.Sc. in Informatik, Maschinelles Lernen & KI · Informatik · London, Vereinigtes Königreich
Okt. 2017 - Juni 2020
Istanbul University – Cerrahpasa
M.Sc. in Bioinformatik · Bioinformatik · İstanbul, Türkei
Okt. 2011 - Juni 2016
Istanbul Technical University
B.Sc. in Molekularbiologie & Genetik · Molekularbiologie & Genetik · İstanbul, Türkei
Zertifikate & Bescheinigungen
Spezialisierung in Deep Learning & Machine Learning
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