Data Scientist & Bioinformatiker

Ich bin ein Data Scientist mit Schwerpunkt auf Graph AI, Bioinformatik und quantitativer Forschung. Mit über sechs Jahren Expertise in Machine Learning, biologischer Datenverarbeitung und -analyse, Docker, ETL CI/CD.

• Airflow
• Data Mining2 J.
• Data Science2 J.
• DEAP
• MLflow
• NEO4J
• numpy
• Pandas
• Pytorch
• Tensorflow2 J.

Ich bin Data Scientist mit Schwerpunkt auf Deep Learning und GraphML, spezialisiert auf die Vorhersage von Sportereignissen durch den Einsatz fortschrittlicher Machine-Learning-Algorithmen und komplexer Strategien. In meiner früheren Rolle bei Atlas Biomed leitete ich Projekte zur DNA-Verwandtschaftsanalyse. Zudem verfüge ich über umfassende Erfahrung im Futures Trading, wo ich Deep Learning- und Graph-DL-Modelle zur Aktienprognose entwickelte. Meine Leidenschaft gilt dem Graph Deep Learning, der SNP-Analyse und der Anwendung von ML und DL im Bereich Sportwetten. Neben meiner technischen Expertise spreche ich fließend Italienisch, Deutsch, Englisch und Russisch.

Python DS & ML stack: Pandas, NumPy, SciPy, Scklearn, XGBoost, Catboost, Plotly, Dash
Neural networks: Tensorflow, Pytorch, Spektral, StellarGraph
Genetic Algorithmen: DEAP
MLOPS: Linux, Docker, Luigi, AirFlow, MLFlow, neptune.ai, SQL, AWS, Azure, GCP, SageMaker
Bioinformatics: bcftools, PLINK, Biopython, KING, Bash, Admixture, nf-core/eager, freebayes
Sprachen: Italienisch, Deutsch, Englisch und Russisch.
Sehr gute Kenntnisse in der Anwendung von Machine-Learning-, Optimierungs- und Data-Mining-Methoden mit Python,
Kenntnisse im Umgang mit Datenbanken.