Мохаммад Панахи

Старший технический руководитель направления ИИ / CTO

Технический руководитель по ИИ и системный архитектор — LLM, RAG, компьютерное зрение и промышленный ИИ под нагрузкой.

Опыт работы

  • Технический директор (CTO) — Booq

    2025 – по настоящее время · Исфахан

  • Основатель; руководитель продукта и разработки — Barzaman

  • Основатель и владелец — Beshkaneh

  • Инженер по ИИ — Kartez Contract

    2025 – 2026 · Исфахан

  • Исследователь и инженер в области ИИ — Sino

    2022 – 2025 · Исфахан

  • Инженер-программист — Atlas Peimay Hooshmand

    2021 – 2022 · Исфахан

    Поставлял программные решения; управлял крупными проектами, которые выполняли внешние подрядчики, проверял и принимал их результаты.

  • Исследователь в области ИИ — Национальный фонд элит (программа «Шахид Ахмади Рошан»)

    2021 – 2022 · Исфахан

    Исследование преобразования текста в речь для персидского языка по заказу и под надзором MCI / Hamrah-e Aval (крупнейшего оператора мобильной связи Ирана) под эгидой Национального фонда элит Ирана.

  • Исследователь в области ИИ — Частная компания (название не раскрывается)

    2020 – 2021 · Исфахан

    Подавление спекл-шума на МРТ-изображениях и в смежных модальностях визуализации.

  • Инженер-программист — Sahand Sanat Partikan

    2019 · Исфахан

    Разработал на Qt/C++ модуль аппаратного управления SIM-картой через AT-команды.

Образование

  • PhD — Исфаханский технологический университет

    2025 – по настоящее время · Исфахан

  • Магистр — Исфаханский технологический университет

    2022 – 2025 · Исфахан

  • Бакалавр — Исфаханский технологический университет

    2018 – 2022 · Исфахан

  • Аттестат о среднем образовании — Школа для одарённых учащихся имени Шахида Эджеи

    2014 – 2018 · Хомейни-Шехр, Исфахан

    SAMPAD — национальная иранская программа для одарённых учащихся.

Исследования

  • Предсказание экспрессии генов (молекулярная биология) по изображениям цифровой патологии

    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.

  • Моделирование зрительного восприятия человека и различение реального восприятия и галлюцинации

    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.

Навыки

  • ИИ и данные

    Большие языковые модели (LLM), Генерация, дополненная поиском (RAG), Обработка естественного языка, Чат-боты и вопросно-ответные системы, Компьютерное зрение, Обработка изображений, Дешифрирование спутниковых снимков, Анализ медицинских изображений, Графовые нейронные сети, Глубокое обучение, Машинное обучение, Генеративные модели (GAN, автоэнкодер), Синтез и распознавание речи (TTS/ASR), Интеллектуальный анализ данных, Анализ данных, Бизнес-аналитика

  • Программная и веб-инженерия

    Программная инженерия, Python, Программирование (в целом), Веб-инженерия, Базы данных (реляционные и NoSQL), Qt / C++ (инструменты для встраиваемых систем)

  • Инфраструктура и DevOps

    DevOps, Оптимизация GPU, Архитектура высоконагруженных систем

  • Руководство

    Техническое руководство (CTO), Планирование и управление проектами, Контроль приёмки работ подрядчиков и команд, Продукт: 0→1→продажа, Наставничество