Mohammad Panahi

Líder técnico sénior de IA / CTO

Director técnico de IA y arquitecto de sistemas — LLM, RAG, visión por computador e IA en producción a escala.

Experiencia

  • Director de Tecnología (CTO) — Booq

    2025 – Actualidad · Isfahán

  • Fundador; responsable de producto e ingeniería — Barzaman

  • Fundador y propietario — Beshkaneh

  • Ingeniero de IA — Kartez Contract

    2025 – 2026 · Isfahán

  • Investigador e ingeniero de IA — Sino

    2022 – 2025 · Isfahán

  • Ingeniero de software — Atlas Peimay Hooshmand

    2021 – 2022 · Isfahán

    Entrega de soluciones de software; gestión, revisión y aceptación de grandes proyectos desarrollados por contratistas externos.

  • Investigador de IA — National Elites Foundation (programa Shahid Ahmadi Roshan)

    2021 – 2022 · Isfahán

    Investigación en conversión de texto a voz para el persa, por encargo y bajo la supervisión de MCI / Hamrah-e Aval (el mayor operador móvil de Irán), en el marco de la National Elites Foundation de Irán.

  • Investigador de IA — Empresa privada (nombre reservado)

    2020 – 2021 · Isfahán

    Reducción del ruido speckle en imagen por MRI y modalidades relacionadas.

  • Ingeniero de software — Sahand Sanat Partikan

    2019 · Isfahán

    Desarrollo de un módulo de gestión del hardware de tarjetas SIM mediante comandos AT, en Qt/C++.

Formación

  • Doctorado (PhD) — Isfahan University of Technology

    2025 – Actualidad · Isfahán

  • Máster (MSc) — Isfahan University of Technology

    2022 – 2025 · Isfahán

  • Grado (BSc) — Isfahan University of Technology

    2018 – 2022 · Isfahán

  • Bachillerato — Shahid Ejei School for Exceptional Talents

    2014 – 2018 · Khomeinishahr, Isfahán

    SAMPAD — el programa nacional iraní para estudiantes de altas capacidades.

Investigación

  • Predicción de la expresión génica (biología molecular) a partir de imágenes de patología digital

    2025

    Gene-expression assays are slow, expensive and logistically painful. Whole-slide pathology images are fast and cheap. This thesis asks whether the second can stand in for the first — recovering molecular-biology signal directly from gigapixel pathology images, under a hard constraint on compute and latency. The approach combines graph neural networks, vision foundation models, large-language-model techniques adapted for this task, and statistical/probabilistic methods.

  • Simulación de la cognición visual humana y distinción entre percepción real y alucinación

    2022

    A year-long study using generative models — autoencoders and GANs — to model how the human brain constructs visual understanding, and to distinguish genuine perception from hallucination.

Competencias

  • IA y datos

    Grandes modelos de lenguaje (LLM), Generación aumentada por recuperación (RAG), Procesamiento del lenguaje natural, Chatbots y sistemas de pregunta-respuesta, Visión por computador, Procesamiento de imágenes, Interpretación de imágenes de satélite, Análisis de imagen médica, Redes neuronales de grafos, Aprendizaje profundo, Aprendizaje automático, Modelos generativos (GAN, autoencoder), Síntesis y reconocimiento de voz (TTS/ASR), Minería de datos, Análisis de datos, Inteligencia de negocio

  • Ingeniería de software y web

    Ingeniería de software, Python, Programación (general), Ingeniería web, Bases de datos (relacionales y NoSQL), Qt / C++ (herramientas para sistemas embebidos)

  • Infraestructura y DevOps

    DevOps, Optimización de GPU, Arquitectura de alta carga

  • Liderazgo

    Liderazgo técnico (CTO), Planificación y gestión de proyectos, Supervisión de entregas de proveedores y equipos, Producto 0→1→venta, Mentoría