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Timo BröhlTB

Timo Bröhl

Scientific Data Analyst

900 €/Tag
Bonn, DE
3-7 Jahre

Durchschnittliche Reaktionszeit: 1h

Über Timo

PhD Physicist | Data Scientist | Complex Systems & Medical AI

I'm a physicist (Dr. rer. nat., summa cum laude) with 7+ years of hands-on research experience at the intersection of physics, medicine, and data science. My work combines rigorous mathematical modeling with applied machine learning — from EEG signal analysis and brain network dynamics to epidemic spreading models and predictive algorithms for critical care.

I bring a rare combination of deep analytical thinking, strong Python engineering (SciPy, pandas, scikit-learn, PyTorch, MNE), and the ability to translate complex findings into actionable insights for non-technical stakeholders — including ministries, clinical teams, and the general public.

What I can do for you:

Build and deploy ML models on complex, noisy real-world data

Design and analyze graph/network-based data structures (Graph ML, GNNs)

Time-series analysis, anomaly detection, signal processing

Scientific consulting: funding landscapes, research strategy, policy briefings

Set up and administer HPC environments and scalable Python pipelines

Track record: 20+ peer-reviewed publications, h-index 13, 19 international conferences, DFG-funded projects.

I work fully remote and communicate fluently in German and English.
  • Deutsch

    Muttersprachlich oder zweisprachig

  • Englisch

    Muttersprachlich oder zweisprachig

Nur remote
Führt Projekte hauptsächlich remote aus

Projekt- und Berufserfahrung

  • Universitätsklinikum Bonn
    Research Scientist
    FORSCHUNG
    März 2019 - Heute (7 Jahre und 3 Monate)
    Bonn, Deutschland
    • Mit- und eigenverantwortliche Koordination von Drittmittelprojekten – von der strategischen Positionierung gegenüber Förderprogrammen über Antragstellung, Budgetverwaltung und Mittelverwendungsnachweise bis zur Ergebnisaufbereitung für Projektträger und ministerielle Zielgruppen.
    • Entwicklung und Betrieb von Python-basierten Analysepipelines für multivariate Zeitreihendaten (EEG-Netzwerke, Dynamiksimulationen)
    • Eigenverantwortlicher Aufbau und Administration eines Linux-HPCClusters: Hardware, Betriebssystem, Job-Scheduling (HTCondor)
    • Modellierung kritischer Übergänge und extremer Ereignisse in vernetzten dynamischen Systemen
    • Netzwerkbasierte Modellierung der COVID-19-Ausbreitung im ÖPNV-Netz NRW
    Machine learning Data science Physics Data analysis Scientific Communication

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