Data Scientist & Bioinformatiker

Ich bin ein erfahrener Bioinformatiker und Data Scientist mit Fokus auf Graph AI,Bioinformatik und quantitativer Forschung mit über sechs jahren Erfahrung in der Machine learning algorithms, Biological Data Processing and Analyse, Docker, ETL, CI/CD

• Airflow
• Data Mining
• Data Science
• DEAP
• MLflow
• NEO4J
• numpy
• Pandas DataFrame
• PyTorch
• TensorFlow

Derzeit arbeite eich als Data Scientist im Bereich Deep Learning und GraphML, um Sportereignisse vorherzusagen. Dabei nutze ich Machine Learning-Algorithmen und komplexe Strategien. In meiner vorherigen Position bei Atlas Biomed war ich für die DNA-Verwandtschaftsanalyse zuständig. Des Weiteren habe ich umfangreiche Erfahrungen im Futures Trading, wo ich Deep Learning- und Graph-DL Modelle zur Aktienprognose eingesetzt habe. Meine Leidenschaft gilt dem Graph Deep Learning, der SNP-Analyse sowie der Anwendung von ML & DL im Bereich der Sportwetten. Neben meiner fachlichen Expertise beherrsche ich die Sprachen 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
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.