Giulio Cimini si è laureato in Fisica presso l'Università degli Studi di Roma “La Sapienza” nel 2009. Ha poi conseguito il dottorato di ricerca in Fisica teorica e interdisciplinare presso l'Università di Friburgo (Svizzera) nel 2013, discutendo la tesi “fisica dei sistemi complessi evolutivi: modelli, algoritmi e applicazioni”. La sua attività di ricerca di dottorato si è concentrata sullo sviluppo di modelli di reti complesse evolutive e di algoritmi per studiare e migliorare la diffusione delle informazioni nei sistemi sociali.
Dopo il dottorato ha ricevuto una borsa di studio dalla Fondazione Svizzera di Scienze Naturali per un progetto di ricerca sulla teoria dei giochi evoluzionaria che ha svolto presso l'Università Carlos III di Madrid (Spagna). Successivamente è entrato come postdoc presso l'Istituto dei Sistemi Complessi (ISC-CNR) di Roma, dove la sua ricerca si è concentrata sulla modellazione delle dinamiche di innovazione e competitività in economia, nonché sulla topologia e la dinamica dei sistemi finanziari. Ha poi ottenuto un posto di professore a contratto presso l'IMT School for Advanced Studies di Lucca, dove si è concentrato sull'analisi quantitativa e sulla modellazione di sistemi economici e finanziari complessi, ovvero sull'utilizzo di tecniche di meccanica statistica per inferire reti di esposizioni bilaterali e indirette tra istituzioni finanziarie e sullo sviluppo di modelli dinamici per la propagazione del rischio nelle reti finanziarie. Questa attività di ricerca è stata svolta in collaborazione con ricercatori di enti regolatori (banche centrali e casse di compensazione).
Dopo un breve periodo come ricercatore a tempo indeterminato all'ISC-CNR, è ora professore associato presso il Dipartimento di Fisica dell'Università di Roma Tor Vergata. Il suo obiettivo attuale è applicare la meccanica statistica e la teoria dell'informazione per sviluppare modelli di reti complesse (possibilmente multistrato), che trovano una duplice applicazione nella ricostruzione della rete e nella convalida statistica dei modelli di rete. Studia inoltre fenomeni critici di percolazione e diffusione su reti, con applicazioni nella diffusione di epidemie e opinioni in popolazioni strutturate.