Rassoul Sabeghi
Fähigkeiten und Kenntnisse
Werdegang
Berufserfahrung von Rassoul Sabeghi
- Bis heute 3 Jahre und 11 Monate, seit Aug. 2021Universitätsklinikum Jena
Wissenschaftlicher Assistent
• Vorbereitung von Zeitreihendaten für das Training von Machine Learning- Modellen • Entwickeln und Bereitstellen eines neuronalen Netzes für Regressionsanalyse in fMRT-Bilder • Supervised Modellentwicklung, Test und Validierung von Daten mit ML-Bibliotheken und -Tools Python ( Keras, Tensorflow) • Durchführung von fMRT-Messungen
• Data-Preprocesing, Feature Engineering und Erstellung von Diagramme mit Azure Microsoft • Entwicklung und Implementierung von Machine Learning Algorithmen im Bereich Regressionsaufgabe in Python • Verwendung von neuronalen Netzwerken zur Klassifikation von Bildern • Projektarbeit: Schätzung des Kalenderalters basierend auf der autonomen Herz-Kreislauf-Funktion durch Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens
- 1 Jahr und 3 Monate, März 2015 - Mai 2016
IT-Spezialist für Support in der Medizintechnik
Cardiac Systems ACT, Iran, Tehran
• Mitarbeit an Analysen und Tests von Gesamtentwicklungen • Betreuung von medizinischen IT-Systemen • Instandhaltung, Wartung, Funktionsprüfung an medizinischen Geräten und Anlagen in Krankenhäusern • beraten unsere Kunden bezüglich des Einsatzes von Hard- und Software
- 1 Jahr und 1 Monat, Mai 2012 - Mai 2013
Werkstudent
Technische und berufliche Organisation, Mashhad,Iran
• Einarbeitung in den Bereich der Instrumentenentwicklung, sowie Durchführung von Experimenten und Tests von Software für Medizinische Geräte • Durchführung von mechanischen und elektronischen Reparaturen, Wartungen und Inspektionen an Geräten in medizinisch genutzten Räumen
Ausbildung von Rassoul Sabeghi
- Bis heute 6 Jahre und 9 Monate, seit Okt. 2018
Medizintechnik
Ernst-Abbe-Hochschule Jena – University of Applied Sciences
• Masterarbeit: Berechnung der Herzfrequenz aus fMRT-Daten mit maschinellem Lernen
- 4 Jahre und 1 Monat, Sep. 2011 - Sep. 2015
Medizintechnik
Imamreza Universität, Iran, Mashhad
• Bachelorarbeit: Segmentierung von Gefäßsysteme in MRT-Bildern
Sprachen
Deutsch
Fließend
Englisch
Gut
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