Mohammad Panahi

Responsable technique senior en IA / CTO

Directeur technique IA et architecte de systèmes — LLM, RAG, vision par ordinateur et IA en production à grande échelle.

Expérience

  • Directeur technique (CTO) — Booq

    2025 – Aujourd’hui · Ispahan

  • Fondateur ; responsable produit et ingénierie — Barzaman

  • Fondateur et propriétaire — Beshkaneh

  • Ingénieur en intelligence artificielle — Kartez Contract

    2025 – 2026 · Ispahan

  • Chercheur et ingénieur en intelligence artificielle — Sino

    2022 – 2025 · Ispahan

  • Ingénieur logiciel — Atlas Peimay Hooshmand

    2021 – 2022 · Ispahan

    Livraison de solutions logicielles ; pilotage, revue et réception de grands projets réalisés par des prestataires externes.

  • Chercheur en intelligence artificielle — National Elites Foundation (programme Shahid Ahmadi Roshan)

    2021 – 2022 · Ispahan

    Recherche en synthèse vocale pour le persan, commanditée et supervisée par MCI / Hamrah-e Aval (le plus grand opérateur mobile d'Iran), sous l'égide de la National Elites Foundation d'Iran.

  • Chercheur en intelligence artificielle — Entreprise privée (nom non divulgué)

    2020 – 2021 · Ispahan

    Réduction du bruit de speckle en imagerie IRM et dans les modalités apparentées.

  • Ingénieur logiciel — Sahand Sanat Partikan

    2019 · Ispahan

    Développement en Qt/C++ d'un module de gestion matérielle de carte SIM s'appuyant sur des commandes AT.

Formation

  • Doctorat — Isfahan University of Technology

    2025 – Aujourd’hui · Ispahan

  • Master — Isfahan University of Technology

    2022 – 2025 · Ispahan

  • Licence — Isfahan University of Technology

    2018 – 2022 · Ispahan

  • Diplôme — Shahid Ejei School for Exceptional Talents

    2014 – 2018 · Khomeinishahr, Ispahan

    SAMPAD — le programme national iranien pour les élèves à haut potentiel.

Recherche

  • Prédiction de l'expression génique (biologie moléculaire) à partir d'images de pathologie numérique

    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.

  • Simulation de la cognition visuelle humaine et distinction entre perception réelle et hallucination

    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.

Compétences

  • IA et données

    Grands modèles de langage (LLM), Génération augmentée par récupération (RAG), Traitement automatique du langage naturel, Chatbots et systèmes de questions-réponses, Vision par ordinateur, Traitement d'images, Interprétation d'images satellite, Analyse d'images médicales, Réseaux de neurones sur graphes, Apprentissage profond, Apprentissage automatique, Modèles génératifs (GAN, auto-encodeur), Synthèse et reconnaissance de la parole (TTS/ASR), Fouille de données, Analyse de données, Informatique décisionnelle

  • Génie logiciel et web

    Génie logiciel, Python, Programmation (générale), Ingénierie web, Bases de données (relationnelles et NoSQL), Qt / C++ (outillage embarqué)

  • Infrastructure et DevOps

    DevOps, Optimisation GPU, Architecture à forte charge

  • Leadership

    Direction technique (CTO), Planification et gestion de projet, Supervision des livraisons (prestataires et équipes), Produit 0→1→vente, Mentorat