Georgios B.

• Leitete die Architektur und Lieferung einer vollständigen Neugestaltung des QC-Frameworks, integrierte einen KI-Agenten mit MCP-Tools und reduzierte die monatliche Verarbeitungszeit um 40 % (von 50 auf 30 Stunden)
• Architektierte und lieferte eine FastAPI-basierte interne Plattform mit Unterstützung für RAG und Machine-Learning-Inferenz, ersetzte veraltete manuelle Workflows und steigerte den Datendurchsatz um bis zu das Siebenfache
• Übernahm den gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus, einschließlich Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering, Modelltraining, Evaluierung und Deployment, und hielt einen Präzisionsschwellenwert von 98 % ein, der das automatisierte Verarbeitungsvolumen um 13 % steigerte
• Etablierte ein ML-Validierungsframework und einen Release-Management-Prozess mit MLflow, DVC, Docker und GitHub Actions, der sichere und wiederholbare Deployments ermöglichte
• Führte Code-Review-Praktiken, Codierungsstandards und Dokumentationskonventionen ein, reduzierte die Einarbeitungszeit und begrenzte technische Schulden
• Beriet die Führungsebene zu Modellauswahl, Datenqualität und LLM-Adoptionsstrategie für die gesamte Plattform-Roadmap

• Lieferte ein Echtzeit-Teileidentifikationssystem in die Produktion, zeigte technische Zeichnungen an Montagelinien-Stationen und optimierte es für stromsparende Edge-Geräte
• Entwickelte ein Drohnen-Objektverfolgungssystem, das autonomes Fliegen durch die Identifizierung und Verfolgung von Fahrzeugen und Fahrrädern mit dynamischer Bewegungssynchronisierung ermöglichte
• Erstellte und deployete Machine-Learning-Modelle zur Objekterkennung, linguistischen Analyse und autonomen Navigation mit PyTorch und TensorFlow
• Optimierte die Inferenz für ressourcenbeschränkte Raspberry Pi-Geräte und balancierte Genauigkeit mit Echtzeit-Leistung auf dem Fabrikboden

• Entwickelte eine hybride Energiesteuereinheit mit Raspberry Pi, CAN-Bus und Python, integrierte photovoltaische, Batterie- und Netzstromquellen zur Optimierung der Kosteneffizienz
• Entwarf standardisierte Datenerfassungs-Workflows für SQL-Datenbanken, CSV-Dateien und binäre Telemetriedaten
• Evaluierte AR-Brillen, Wärmebildkameras und Hardware zur Gestenerkennung für industrielle Anwendungen
• Unterstützte funktionsübergreifende F&E-Teams bei der Validierung von Energietechnologien der nächsten Generation und eingebetteten Systemen

Democritus University of Thrace conducts NLP and document-analysis research within its Department of Electrical and Computer Engineering.

• Implemented custom neural network layers in MatConvNet, porting architectures from Caffe for word spotting and document binarisation

• Built automated dataset-generation pipelines in MATLAB to support research experiments

• Contributed to NLP and document-analysis research adopted in international benchmarks

• Developed and evaluated neural architectures for handwritten text recognition across multiple scripts

• Wendete Deep-Learning- und Computer-Vision-Techniken für mehrsprachiges Wortsuchen und Binarisierung von Dokumentbildern an
• Entwickelte und evaluierte neuronale Netzwerkarchitekturen zur handschriftlichen Texterkennung in mehreren Schriftsystemen
• Erstellte Evaluierungs-Benchmarks und Datensätze, die in den internationalen Wettbewerben ICDAR und ICFHR übernommen wurden
• Trug zu Forschungsarbeiten bei, die später in IEEE-Konferenzberichten veröffentlicht wurden

"Athena" Research Centre is a public research institute focused on data, language, and digital technologies.

• Contributed to the EU-funded PRESIOUS project on predictive digitisation, restoration, and degradation assessment of cultural heritage objects

• Applied computer vision and 3D modelling techniques to analyse and restore historical artefacts

• Developed data-driven methods for digital conservation and predictive analytics on artefact degradation

• Supported research deliverables for an EU-funded multi-partner consortium