Zhachary B.
Senior Data Scientist (Physik) & Versuchsleiter
Erfahrungen
Senior Physics Data Scientist & Experimental Lead
Google DeepMind
- Leitete ein globales 15-köpfiges Team bei der Kuratierung von über 500.000 hochwertigen simulierten und realen Datensätzen für Quantenvielteilchensysteme und HEP-Modelle und erzielte eine Interannotator-Präzision von 98 %.
- Entwickelte Python-basierte Automatisierungspipelines mit NumPy, SciPy und Pandas und reduzierte die manuelle Datenverarbeitung in Collider- und kosmischen Strahlungs-Workflows um 40 %.
- Überwachte das Tracking von Myonen aus kosmischer Strahlung und die Ereignisklassifizierung am LHC für Dunkle-Materie- und Beyond-Standard-Model-Suchen.
- Führte Wellenform-Annotierung und Matched Filtering für LIGO/Virgo-Gravitationswellen-Transienten in Multi-Detektor-Netzwerken durch.
- Integrierte CERN ROOT und das Open Data Portal mit maßgeschneiderten 3D-Rekonstruktionstools für die Modellierung von Neutrino-Wechselwirkungen.
Computational Physicist
Fermilab National Accelerator Laboratory
- Verwaltete die Kuratierung von über 150 TB Proton-Proton-Kollisionsdaten und implementierte Spurrekonstruktion und Kalorimeter-Clustering für CMS und DUNE.
- Entwarf statistisch robuste QA-Protokolle mit scikit-learn und ROOT-Makros und stellte eine Übereinstimmung zwischen Daten und Monte Carlo von unter einem Prozent sicher.
- Optimierte die GEANT4-Simulationssuite für die Antwort flüssiger Argon-TPCs und lieferte Kernmodule für den DUNE-Software-Stack.
- Betreute Nachwuchswissenschaftler bei der Subtraktion von CMB-Vordergrundsignalen und der Detektion von GW-Transienten und steigerte den Analyse-Durchsatz um 30 %.
Graduate Research Assistant
University of Michigan Particle Physics Group
- Verarbeitete über 80.000 MadGraph/Pythia-Ereignisse für Jet-Substruktur- und MET-basierte New-Physics-Suchen.
- Entwickelte Echtzeit-Event-Tagger in C++/Python, eingesetzt in CMS Tier-2-Rechenclustern.
- Pionierte ML-unterstützte Anomalieerkennung in xenonbasierten Dunkelmaterie-Detektoren mit frühen Graph-Neuronalen Netzwerken.
- Erstellte einen End-to-End-Prototyp zur Spurrekonstruktion mit PyTorch Geometric und reduzierte die Falschraterate um 25 %.
Zusammenfassung
Visionärer Physik-Promovend (Ph.D.) mit über 5 Jahren erfolgreicher Führung experimenteller Datenpipelines, Monte-Carlo-Simulationen und detektorgestützter Ereignisrekonstruktion an der Spitze der Teilchenphysik und Kosmologie. Nachweisliche Erfolge bei der Kuratierung petabytegroßer Datensätze für LHC-, Neutrino- und Gravitationswellen-Observatorien mit ROOT, GEANT4 und PyTorch. Initiierte Automatisierungsprojekte, die die Verarbeitungszeit um 40 % verkürzten und die Datenintegrität über verteilte Teams hinweg auf 98 % Übereinstimmung steigerten. Leidenschaftlich darin, rohe Detektorsignale in bahnbrechende Entdeckungen zu übersetzen, und bestrebt, die nächste Generation der Physik bei CERN, Fermilab, LIGO oder einem führenden Forschungsinstitut voranzutreiben.
Sprachen
Ausbildung
University of Michigan
Physik · Ann Arbor, Vereinigte Staaten
University of Michigan
M.Sc. · Physik · Ann Arbor, Vereinigte Staaten
Missouri University of Science and Technology
B.Sc. · Physik · Rolla, Vereinigte Staaten · 3.8/4.0
Zertifikate & Bescheinigungen
AWS Certified Machine Learning Specialty
Google Professional Data Engineer
Certified Scrum Master
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