Dr. Nima Riahi

Arbeit an der ZHAW

Tätigkeit

Dozent Statistik und Maschinelles Lernen / Projektleiter F+E

Arbeits- und Forschungsschwerpunkte

Advanced Analytics und Modellierung

Lehrtätigkeit

Dozent Statistik und Maschinelles Lernen

Lehrtätigkeit in der Weiterbildung

CAS Foundations of AI and Machine Learning

Berufserfahrung

• Lead Data Scientist
  Sanitas AG
  05 / 2022 - 06 / 2023
• Senior Data Scientist
  SBB CFF FFS
  12 / 2016 - 04 / 2022
• Data Scientist
  IMSD Sàrl
  06 / 2016 - 11 / 2016
• Postdoc
  UC San Diego (CA, USA)
  04 / 2014 - 05 / 2016
• F+E Spezialist
  Spectraseis AG (Geophyik Start-up)
  12 / 2006 - 03 / 2010
• IT und DB Sysadmin, Allrounder
  Riahi Travel GmbH
  03 / 2005 - 09 / 2006

Aus- und Weiterbildung

Ausbildung

• Dissertation Erdwissenschaften (Statistik des seismischen Hintergrundrauschens) / Geophysik
  ETH Zurich
  05 / 2010 - 11 / 2013
• Eidg. dipl. phys ETH / Physik (Akustik)
  ETH Zurich
  09 / 1999 - 04 / 2004

Netzwerk

Mitglied in Netzwerken

• ETH Alumni Vereinigung
• Swiss Statistical Society

ORCID digital identifier

ORCID ID: 0000-0003-2011-4761

Projekte

• Physik-basiertes maschinelles Lernen für die Messfehler-Korrektur in Elastomer-gebetteten Sensorsystemen / Projektleiter:in / abgeschlossen
• Warehouse Operations / Teammitglied / abgeschlossen
• DSembedded: Entwicklung des Forschungsdatenmanagements an der ZHAW nach disziplinspezifischen Anforderungen / Teammitglied / abgeschlossen

Publikationen

Weitere Publikationen

Drewek, A. et al. (2024) '100 Jahre Sollzeiten - Ein Konzept für die Zukunft?', Logistics Innovation, 2024(1), pp. 10–13.

Publikationen vor Tätigkeit an der ZHAW

• K. Loeer, N. Riahi and Erik Saenger (2018); “Three-component ambient noise beamforming in the Parkfield area”; Geophysical Journal International;
• N. Riahi and P. Gerstoft (2015); “Using Graph Clustering to Locate Sources within a Dense Sensor Array”; Signal Processing (Elsevier)
• N. Riahi and P. Gerstoft (2015); “The seismic traffic footprint: Tracking trains, aircraft, and cars seismically”; Geophys. Res. Lett.
• A. U. Gehring and N. Riahi and J. Kind and B. S. G. Almqvist and P. G. Weidler (2014); “The formation of the Namib Sand Sea inferred from the spatial pattern of magnetic rock fragments”; Earth and Planetary Science Letters
• N. Riahi and G. Bokelmann and P. Sala and E. H. Saenger (2013); “Time-lapse analysis of ambient surface wave anisotropy: A three-component array study above an underground gas storage”; Journal of Geophysical Research: Solid Earth
• N. Riahi and A. Goertz and B. Birkelo and E. H. Saenger (2013); “A statistical strategy for ambient seismic wavefield analysis: investigating correlations to a hydrocarbon reservoir”; Geophysical Journal International

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