Porträt von Igor Gridchyn
Lebenslauf

Igor Gridchyn, PhD

Senior Applied AI/ML Engineer. Produktionsreife KI für Pharma und Biotech. Autor der ersten Gehirn‑Maschine‑Schnittstelle zur assemblyspezifischen Störung von Erinnerungen (Neuron, 2020).

Kurzprofil

Erfahrener KI-Praktiker mit belastbarer Bilanz in Industrie und Forschung; produktionsreife KI-Lösungen mit einem Wertbeitrag im Millionenbereich. Co-Leitung des KI-Ausbaus bei TetraScience, parallel dazu die eigenständige Entwicklung eines End-to-End-Systems für den Krypto-Handel. Auf der Suche nach Aufgaben mit noch größerem Hebel oder der Leitung eines starken KI-Teams.

Schwerpunkte

Berufserfahrung

2020 — heute
Senior Applied AI ML Engineer
TetraScience — Boston, USA (remote) / Wien, Österreich

Entwurf, Umsetzung und Deployment produktionsreifer wissenschaftlicher KI und generativer KI für große Pharma- und Biotech-Unternehmen: ADMET, Zelllinien-Entwicklung, Mikroskopie-Bildgebung, Digital QC, Dokumenten‑KI. Aufgebaut auf der Tetra Scientific Data and AI Cloud.

  • Aufbau der KI-/ML-Praxis bei TetraScience von Grund auf; Co-Leitung ihres Ausbaus, als das Unternehmen von der Dateninfrastruktur in die angewandte KI vorstieß.
  • Frühere Rollen bei TetraScience: Senior Data Architect (2021–2023), Solution Architect & Data Engineer (2020–2021).
2018 — 2020
Postdoktorand
Institute of Science and Technology Austria — Klosterneuburg, Österreich

Arbeitsgruppe Prof. J. Csicsvari. Datenanalyse und maschinelles Lernen auf neuronalen Ableitungen; wissenschaftliche Softwareentwicklung für Gehirn‑Maschine‑Schnittstellen und Spike-Sorting; Betreuung von Doktorand:innen. Stack: Python (NumPy, SciPy, scikit-learn, pandas, PyTorch), C++.

2012 — 2018
Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Doktorand
Institute of Science and Technology Austria — Klosterneuburg, Österreich
  • Arbeitsgruppe Prof. Csicsvari: Entwurf und Implementierung einer Gehirn-Computer-Schnittstelle zur Echtzeit-Decodierung neuronaler Signale und zur Manipulation von Erinnerungen im Schlaf (Neuron-Publikation).
  • Arbeitsgruppe Prof. Kolmogorov: Verbesserung der Komplexität einer Klasse diskreter Optimierungsprobleme von O(n) auf O(log n) (ICCV-Publikation).
  • Kooperation mit dem Labor von Prof. Siekhaus zur Modellierung von Zellmigration (PLOS Biology).
  • Stack: Python, C++, MATLAB, OpenCV.
2010 — 2012
Research Software Engineer
Viewdle — Kiew, Ukraine (2012 von Google übernommen)

Forschung und Entwicklung von Algorithmen zur Gesichtserkennung und -identifikation, später in Motorola-Telefone integriert. Stack: Python, C++, CI/CD, Agile.

2010, 2011
Google Summer of Code‑Praktikant — Scilab
  • 2011: dNIMS — .NET-Interaktionsmodul, das .NET-Funktionalität aus Scilab heraus verfügbar macht (C++, C#/.NET).
  • 2010: Datenbank-Abstraktionsschicht für Scilab — eine der meistgenutzten Scilab-Toolboxen, über 13 000 Downloads (C++, SQL).
2007 — 2008
Junior Software Developer (Teilzeit)
Institut für Telekommunikation und globalen Informationsraum — Kiew

Entwicklung eines visuellen SQL-Abfragegenerators. Stack: C#/.NET, SQL.

Ausbildung

2012 — 2018
PhD, computergestützte / systemische Neurowissenschaft
Institute of Science and Technology Austria — Klosterneuburg, Österreich
2009 — 2011
MSc, Informatik — mit Auszeichnung, Notendurchschnitt 4,92 / 5,0
2005 — 2011
BSc, Angewandte Mathematik — mit Auszeichnung, Notendurchschnitt 5,0 / 5,0

Ausgewählte Publikationen

Konferenzen & Poster

Tech-Stack

  • Python
  • PyTorch
  • TensorFlow
  • scikit-learn
  • XGBoost
  • LangChain
  • H2O
  • AutoGluon
  • Vertex AI
  • SageMaker
  • Databricks
  • MLflow
  • AWS
  • GCP
  • C++
  • C#
  • Objective-C
  • R
  • MATLAB
  • SQL
  • git
  • CI/CD
  • MLOps

Sprachen

  • Englischfließend / C1
  • DeutschB2
  • UkrainischMuttersprache
  • RussischMuttersprache

Lehre

  • Tutor, Angewandte Statistik, IST Austria.
  • Betreuung von vier BSc-/MSc-Praktikant:innen am IST Austria — BCI und ML auf neuronalen Signalen
Referenz
„Igor verfügt über eine seltene Kombination von Fähigkeiten: Er kann komplexe Softwaresysteme entwickeln, Algorithmen verfeinern und neue erfinden sowie rechnerische Methoden — einschließlich maschinellen Lernens — neu entwerfen. Seine Arbeit in meinem Labor hat all das unter Beweis gestellt.“
— Prof. Jozsef Csicsvari, IST Austria · [email protected]
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