注目すべき若手研究者のリワーク（2019）
Tensorflowリサーチクラウドフェローシップ（2020）
創発ベンチャーズ研究奨学金（Mercatusセンター）（2020）
トロント大学の研究インターン（2020）
創薬における専門家の意見の出版物、分子のためのNeurIPS機械学習（2020-21）
Nurix Therapeuticsでの機械学習インターン（2021年）
カリフォルニア大学バークレー校のコンピュータサイエンスの学生（2021年）
European Laboratory for Learning and Intelligent Systems’ (ELLIS) Molecule Discovery Workshopでポスター発表（2021年）
Autodesk社で機械学習に取り組む（2022年春）
Dyno Therapeutics社で機械学習研究インターン（2022年夏）

私の目標は、研究室の自動化、ハイスループットアッセイ、生成的機械学習と確率論的機械学習の結合により、生物学を理解する方法を開発することです。高度なツールを作成することで、バイオテクノロジー、ヘルスケア、ハードテックにおける重要な問題を解決したいと考えています。

現在は、遺伝子治療のためのベクターを設計しているハーバード大学のスタートアップ企業、Dyno Therapeutics社の機械学習研究チームでインターンをしています。そこでは、生物学的配列設計に関する配列と機能の関係をよりよく理解するために、ディープラーニングの手法を用いることに注力しています。また、カリフォルニア大学バークレー校の次期2年生として、コンピュータサイエンスと数学を専攻しています。
以前は、Nurix Therapeutics社とマター・ラボ（トロント大学）でリサーチ・インターンとして、機械学習を用いた最先端の創薬アプリケーションの開発に取り組んでいました。また、機械学習を用いた科学的な創薬ツールの構築を目指すプロジェクト、「DeepChem」のオープンソース開発チームにも所属していました。