Vilmah A. - Senior Principal-Forschungswissenschaftler und Teamleiter

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Orangeburg, Vereinigte Staaten

Erfahrungen

Jan. 2020 - Bis heute

6 Jahren

Senior Principal-Forschungswissenschaftler und Teamleiter

Google Research

Teamgröße: 12 Forscher und Ingenieure in 3 Zeitzonen
Budgetverantwortung: Forschungsbudget von 8 Mio. $ pro Jahr
Führte bahnbrechende Forschung zu quanten-klassischen Hybridalgorithmen, was zu einer 15%igen Verbesserung der Optimierungsleistung bei NP-schweren Problemen führte
Entwickelte neuartige Federated-Learning-Frameworks, die in mehr als 5 Google-Produkten mit über 100 Mio. Nutzern übernommen wurden
Betreute 8 Nachwuchsforscher, von denen 6 befördert wurden und 2 unternehmensweite Forschungsauszeichnungen erhielten
Zusammenarbeit mit DeepMind an Anwendungen des Reinforcement Learning, gemeinsame Autorenschaft von 3 Nature-Artikeln
Wichtige Technologien: TensorFlow, JAX, Quantencomputing, Verteilte Systeme
Wirkung: 3 Patente angemeldet, 2 erteilt; 15 Mio. $ potenzielle Lizenzeinnahmen

Jan. 2020 - Bis heute

6 Jahren

Cambridge, Vereinigte Staaten

Forschungspartner

MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL)

Juni 2019 - Aug. 2019

3 Monaten

Zürich, Schweiz

Gastprofessor

ETH Zürich

Bereich: Informatik
Kurs: Fortgeschrittene Themen der computergestützten Mathematik
Studierende: 25 Graduiertenstudierende
Hielt Vorlesungen zu neuesten Optimierungsalgorithmen
Etablierte eine laufende Forschungspartnerschaft mit der Schweizer Gruppe für rechnergestützte Mathematik

Jan. 2019 - Dez. 2019

1 Jahr

Oxford, Vereinigtes Königreich

Forschungspartner

Oxford Mathematical Institute

Jan. 2018 - Dez. 2020

3 Jahren

Staff Anwendungswissenschaftler

Microsoft Research

Großskalige Optimierung der Ressourcenzuteilung in der Azure-Cloud
Entwarf und implementierte mathematische Modelle, die die Azure-Infrastrukturkosten um 50 Mio. $ jährlich senkten
Leitete ein bereichsübergreifendes Team von 15 Personen, darunter Mathematiker, Ingenieure und Produktmanager
Entwickelte Echtzeit-Optimierungsalgorithmen für mehr als 10 Mio. Entscheidungsvariablen
Veröffentlichte 6 Artikel in Top-Konferenzen (ICML, NeurIPS, INFORMS)
Technologien: Azure, C++, Python, gemischt-ganzzahlige Programmierung, Verstärkungslernen

Jan. 2017 - Dez. 2020

4 Jahren

Berkeley, Vereinigte Staaten

Lehrbeauftragter

University of California, Berkeley

Fachbereich: Mathematik & Informatik
Unterrichtete MATH 221: Fortgeschrittene Numerische Analysis (Herbst 2019, 2020)
Unterrichtete CS 189: Einführung in Machine Learning (Frühjahr 2018, 2019)
Unterrichtete MATH 270: Optimierungstheorie (Herbst 2017, 2018)
Lehrbewertung: Durchschnittlich 4,8 von 5,0 in allen Kursen
Innovation: Interaktive Rechen-Notebooks entwickelt, die von 3 weiteren Universitäten übernommen wurden

Jan. 2015 - Dez. 2018

4 Jahren

Senior-Forschungsmathematiker

IBM Research

Schwerpunkte: Quantencomputing, Kryptografie und Blockchain-Mathematik
Beitrag zum Quantencomputing-Fahrplan von IBM durch neuartige Fehlerkorrektur-Algorithmen
Entwicklung post-quantischer Kryptografieprotokolle für IBMs Sicherheitsprodukte
Leitung der mathematischen Modellierung von Blockchain-Konsensmechanismen
Einwerbung eines NSF-Zuschusses in Höhe von 1,2 Mio. USD für die Forschung an Quantenalgorithmen
Erfolge: 8 Publikationen, 12 Konferenzbeiträge, 2 Patente

Jan. 2015 - Dez. 2016

2 Jahren

Postdoktorand

Stanford University

Forschung: Multiskalige Modellierung und Simulation komplexer Systeme
Entwicklung neuartiger numerischer Methoden zur Lösung partieller Differentialgleichungen auf adaptiven Netzen
Zusammenarbeit mit Ingenieurfakultäten an Anwendungen zur Klimamodellierung
Ergebnis: 4 Fachartikel, 1 Buchkapitel

Juni 2014 - Aug. 2014

3 Monaten

Praktikant im Bereich Softwareentwicklung

Netflix

Team: Machine Learning-Infrastruktur
Implementierung von Verbesserungen des Empfehlungsalgorithmus für über 50 Mio. Nutzer
Einführung eines A/B-Test-Frameworks zur Bewertung des Algorithmus
Auswirkung: 3 % Steigerung der Nutzerinteraktionsmetriken

Juni 2013 - Aug. 2013

3 Monaten

Forschungspraktikant

Bell Labs

Netzwerkoptimierung für 5G-Funknetze
Entwicklung mathematischer Modelle für Signalverarbeitung in Massive-MIMO-Systemen
Beitrag: Algorithmus in kommerziellen 5G-Basisstationsprodukten eingesetzt

Jan. 2011 - Dez. 2015

5 Jahren

Graduierten-Forschungsassistent

Stanford University

Lehrverpflichtung: 4 Kurse (Lineare Algebra, Analysis, Diskrete Mathematik, Numerische Analysis)
Entwicklung und Wartung computergestützter Software, die jährlich von über 200 Studierenden genutzt wird
Forschungsgelder: 400.000 $ NSF-Graduiertenstipendium
Publikationen: 6 begutachtete Artikel als Erstautor

Zusammenfassung

Hervorragender Mathematik- und Informatikprofi mit über 15 Jahren Erfahrung in akademischer Forschung, Industrieanwendungen und Führungsrollen.

Expertise in fortgeschrittener mathematischer Modellierung, maschinellem Lernen, Rechenalgorithmen und groß angelegter Datenanalyse.

Veröffentlichte über 25 peer-reviewed Artikel mit mehr als 500 Zitierungen (h-Index: 12).

Leitete bereichsübergreifende Teams von mehr als 20 Forschern und Ingenieuren.

Sicherte über 2,5 Mio. $ an Forschungsgeldern.

Nachgewiesene Erfolge bei der Umsetzung komplexer mathematischer Konzepte in praktische Lösungen für Fortune-500-Unternehmen.

Suche eine Führungsrolle auf Senior-Level im Bereich [spezifische Branche/Forschungsgebiet], um Innovationen und strategische mathematische/computationale Initiativen voranzutreiben.