Pedro Blöss

Angestellt, PhD Student, Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg
Bis 2025, Applied Mathematics, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Erlangen, Germany

Fähigkeiten und Kenntnisse

Python
Machine Learning
Data Science
English Language
R programming language
Business Analytics
Computer Science
Linux
Agile Development
Applied Mathematics
SQL
Data Analysis
Git
MatLab
R programming
Julia
C++
Shell Scripting
Docker
High Performance Computing (HPC)
Portuguese Language
Spanish Language

Werdegang

Berufserfahrung von Pedro Blöss

  • Current 8 months, since Oct 2025

    PhD Student

    Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg
  • 5 months, May 2025 - Sep 2025

    Working Student

    Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg

    Collaborated in the paper "Müller, J.P., Knupfer, A., Blöss, P., Vittur, E.B., Kainz, B. and Hutter, J., 2025, September. Diffusing the Blind Spot: Uterine MRI Synthesis with Diffusion Models. In MICCAI Workshop on Deep Generative Models (pp. 93-102). Cham: Springer Nature Switzerland. " at the IDEA Lab - FAU. Ran optimization of diffusion models for the synthetic generation of images of uteri.

  • 2 years and 2 months, Mar 2023 - Apr 2025

    Data Scientist

    Window Finance

  • 1 year, Dec 2021 - Nov 2022

    Data Scientist

    Sami

  • 6 months, Jul 2021 - Dec 2021

    Data Scientist

    Hospital Israelita Albert Einstein

  • 11 months, Sep 2020 - Jul 2021

    Anti Money Laundering Analyst

    Banco Safra

  • 1 year and 7 months, Mar 2019 - Sep 2020

    Data Scientist

    Netpartners / Weduu

Ausbildung von Pedro Blöss

  • Current 8 months, since Oct 2025

    Mathematics

    Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

  • 2 years and 1 month, Oct 2023 - Oct 2025

    Applied Mathematics

    Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

  • 3 years and 8 months, Jan 2019 - Aug 2022

    Applied mathematics

    University of São Paulo

    Thesis title: "Support Vector Machines: Classification, Kernels, Regression and Optimization". Thesis grade: 100% (full remarks)

Sprachen

  • Portuguese

    C2 (Verhandlungssicher / Muttersprachlich)

  • English

    C1 (Fließend)

  • Spanish

    C1 (Fließend)

  • German

    A1-A2 (Grundkenntnisse)

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