Dr. Amin Kiani
Fähigkeiten und Kenntnisse
Werdegang
Berufserfahrung von Amin Kiani
• Entwicklung einer Machine Learning gestützten Steuerung von Digitalkampagnen zur Optimierung von individuellen KPIs • Entwicklung einer automatischen Kampagnensteuerung mittels externer Daten. Diese Entwicklung kommt in diversen GroupM Targeting Lösungen zum Einsatz (bspw. Wetter, Covid19 Inzidenzen oder B2B Targeting) • Entwicklung eines "Audience Insights Reports". Dieser ermöglicht es, unseren Kunden bisher unzugängliche Informationen aus den Metadaten von Digital-Kampagnen zu extrahieren
- 2 years and 9 months, Mar 2015 - Nov 2017Forschungszentrum Jülich
Physiker mit Schwerpunkt Computerphysik und Datenanalyse
1. Computergestütze Simulation von Hochtemperatursupraleitern (HTSC) mit Hilfe von Supercomputern. 2. Berechnung und Datenanalyse von magnetischen Suszeptibilitäten von HTSC
1. Weiterentwicklung von Programmen zur Berechnung von Antwortfunktionen von realistischen Materialien (Festkörpern) (Fortran F90 + MPI) 2. Parallelisieren und Optimieren der Programme für Massenparallelrechner (MPI). 3. Analyse numerischer Daten und Interpretation physikalischer Phänomene (gnuplot, bash-script, Python).
- 6 months, Jan 2010 - Jun 2010
Studentischer Übungsleiter (Tutor)
Isfahan University of Technology
Übungsleiter für Computergestützte Physik
- 10 months, Sep 2008 - Jun 2009
Studentischer Mitarbeiter im Labor für Thermodynamik
Isfahan University of Technology
Ausbildung und Einweisung der B.Sc. Studenten in Experimente.
Ausbildung von Amin Kiani
- 4 years and 5 months, Nov 2010 - Mar 2015
Physik
RWTH Aachen University
Abschlussarbeit: “Linear response function of strongly correlated materials: An LDA+DMFT approach”
- 2 years and 8 months, Sep 2007 - Apr 2010
Physik
Isfahan University of Technology (IUT)
bschlussarbeit: “Analytical study of quantum phase transition in 1D quantum Ising model by Continuous Unitary Transformations (CUT) method”
- 4 years and 1 month, Sep 2003 - Sep 2007
Physik
Isfahan University of Technology
Projektarbeit: “Stochastic resonance”
Sprachen
English
C1 (Fließend)
German
B1-B2 (Gute Kenntnisse)
Persian
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