Über mich
Surapat (Arm) Ek-In, PhD
Von der Teilchenphysik zu Produktivsystemen. In meiner Promotion habe ich am Large Hadron Collider nach neuer Physik gesucht. Ich habe über 8 Jahre in wissenschaftlichen Datenpipelines und Produktionssoftware gearbeitet — einschließlich Full-Stack-Engineering, bei dem meine Software an mehr als zehn Kundenstandorte ausgeliefert wurde. Heute wende ich dieselbe Methode auf Ihre Systeme an.
Erfahrung
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2026 — Present
Selbstständiger Berater · ArmLab
- Altruistic AI: agentische LLM-Pipeline (LangChain, RAG, DuckDB, Azure) — weniger Halluzinationen, schnellere Zeit bis zum ersten Token.
- Engram.health: Pipeline zur Erfassung und Normalisierung von Daten aus mehreren Quellen.
- Python
- LangChain
- RAG
- DuckDB
- Azure
- FastAPI
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Feb 2023 — 2026
Software-F&E-Ingenieur (Full-Stack) · Lino Biotech
übernommen von Miltenyi Biotec
- Kernsoftware für den MACS-Matchmaker-Biosensor, ausgeliefert an über 10 Kundenstandorte.
- 10× schnellere Echtzeitanalyse durch Profiling und asynchronen/nebenläufigen Code.
- 5× höhere Sensorempfindlichkeit durch Neugestaltung der Analyse- und Bildgebungspipeline.
- Verantwortung für den gesamten Stack: Python/FastAPI, React, Hardwaresteuerung, Jetson-Orin-Edge.
- Python
- FastAPI
- TypeScript
- React
- NVIDIA Jetson
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2018 — Jan 2023
Experimenteller Teilchenphysiker · CERN — LHCb / EPFL
- Leitung der Datenpipeline für die erste Beobachtung der Charm-Meson-Massendifferenz (PRL 2021).
- Modellunabhängige Charm-Mixing-Messung (PRD 2023); 4× geringere systematische Unsicherheit.
- Signalextraktion über Datensätze mit ~1 Mrd. Ereignissen im Computing-Grid.
- Latenzarmes C++-Detektor-Tracking mit Komponenten neuronaler Netze.
- Python
- C++
- ROOT
- RooFit
- SLURM
- Grid Computing
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2021 — 2022
Lead Data Engineer / Data Scientist · Altruistic Innovation Ltd
Teilzeit · Energie / Smart Grid
- Micatu (optische Smart-Grid-Sensorik, USA): Schätzung und Korrektur des Sensormodells.
- Kundenanforderungen in schnelle Prototypen für Produktions-ML übersetzt.
- Temperaturbedingtes Rauschen in optischen Edge-Sensoren für die Smart-Grid-Überwachung reduziert.
- ML-Pipelines und AWS-Cloud-Architektur aufgebaut (SageMaker, S3, EC2).
- Python
- AWS
- SageMaker
- ML Pipelines
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2015 — 2016
Studentischer Forschungsassistent · Mahidol University
Fachbereich Physik, Bangkok
- Erste Veröffentlichung: magnetische Rekonnexion in astrophysikalischen Plasmen (ApJ 2017).
- Astrophysik
- Plasmaphysik
- Numerische Simulation
Wie ich arbeite
Erst messen
Ich profiliere, bevor ich optimiere. Am CERN habe ich Signalextraktion über Datensätze mit ~1 Mrd. Ereignissen durchgeführt. Bei Lino habe ich die Echtzeit-Analyseschleife profiliert und sie mit asynchronem und nebenläufigem Code um das 10-Fache verkürzt.
Full Stack
Ich baue ganze Systeme von Anfang bis Ende: typisierte Python- und FastAPI-Backends, React- und Next.js-Frontends, Hardwaresteuerung, Datenpipelines und Edge-Inference auf NVIDIA Jetson Orin.
Forschung → Produktion
Ich habe in Physical Review Letters und Physical Review D veröffentlicht. Außerdem habe ich Laborprototypen zur Marktreife gebracht: Linos MACS-Matchmaker-Biosensor wurde an zahlende Kunden über mehr als 10 Standorte ausgeliefert.
Unabhängiger Partner
Ich arbeite in Teilzeit und eingebettet, meist direkt neben Ihren eigenen Ingenieuren. Ich bin eine Person ohne Agenturstunden, die gefüllt werden müssen — deshalb sage ich Ihnen, wenn eine Lösung einfach ist oder wenn Sie mich gar nicht brauchen.
„Ein Großteil meiner Arbeit am CERN bestand darin, ein einziges Signal aus einer Milliarde verrauschter Ereignisse zu isolieren. Produktivsysteme sind freundlicher als das.“
Kontakt
Lassen Sie uns gemeinsam bauen
Ich helfe dabei, Produktivsysteme, Monitoring und Nachvollziehbarkeit sowie die Zuverlässigkeit von Hardware und Software aufzubauen und zu verbessern.