Georgios B.

• Johti QC-kehyksen täydellisen uudelleensuunnittelun arkkitehtuuria ja toimitusta, integroi AI-agentin MCP-työkalujen kanssa ja vähensi kuukausittaista käsittelyaikaa 40 % (50 tunnista 30 tuntiin)
• Arkkitehtoi ja toimitti FastAPI-pohjaisen sisäisen alustan RAG:n ja koneoppimisen inferenssin tueksi, korvasi vanhentuneita manuaalisia työnkulkuja ja lisäsi tietojen läpäisykykyä jopa 7-kertaisesti
• Omisti koko koneoppimisen elinkaaren, mukaan lukien datan esikäsittely, ominaisuussuunnittelu, mallin koulutus, arviointi ja käyttöönotto, samalla ylläpitäen 98 %:n tarkkuuskynnystä, joka lisäsi automaattisen käsittelyn volyymia 13 %
• Perusti ML-validointikehyksen ja julkaisunhallintaprosessin MLflow'n, DVC:n, Dockerin ja GitHub Actionsin avulla mahdollistaen turvalliset ja toistettavat käyttöönotot
• Otti käyttöön koodikatselmointikäytännöt, koodausstandardit ja dokumentaatiokäytännöt, vähensi perehdytysaikaa ja rajoitti teknistä velkaa
• Neuvoi johtoa mallivalinnassa, tiedon laadussa ja LLM-käyttöönottostrategiassa koko alustan tiekartan osalta

• Toimitti reaaliaikaisen osatunnistusjärjestelmän tuotantoon, näytti tekniset piirustukset kokoonpanolinjan asemilla ja optimoi sen pienitehoisia edge-laitteita varten
• Suunnitteli drone-objektinseurantajärjestelmän, joka mahdollisti autonomisen lennon tunnistamalla ja seuraamalla ajoneuvoja ja polkupyöriä dynaamisella liikesynchronisoinnilla
• Rakensi ja otti käyttöön koneoppimismalleja objektintunnistukseen, kielitieteelliseen analyysiin ja autonomiseen navigointiin PyTorchia ja TensorFlowta käyttäen
• Optimoi inferenssiä resurssirajoitteisille Raspberry Pi -laitteille tasapainottaen tarkkuutta ja reaaliaikaista suorituskykyä tehdaslattiaympäristössä

• Suunnitteli hybridin energiaohjausyksikön Raspberry Pi:n, CAN-väylän ja Pythonin avulla integroiden aurinkosähkö-, akku- ja verkkosähkölähteitä kustannustehokkuuden optimoimiseksi
• Suunnitteli standardoituja tiedonhankintaworkfloweja SQL-tietokannoille, CSV-tiedostoille ja binääriselle telemetriadatalle
• Arvioi AR-laseja, lämpökameroita ja eleiden tunnistuslaitteistoja teollisuussovelluksiin
• Tuki poikkitoiminnallisia T&K-tiimejä seuraavan sukupolven energiateknologioiden ja sulautettujen järjestelmien validoinnissa

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

• Sovelsi syväoppimis- ja konenäkötekniikoita monikieliseen sanojen tunnistamiseen ja asiakirjakuvien binarisointiin
• Kehitti ja arvioi neuroverkon arkkitehtuureja käsinkirjoitetun tekstin tunnistamiseen useissa kirjoitusjärjestelmissä
• Rakensi arviointibenchmarkeja ja tietoaineistoja, jotka otettiin käyttöön kansainvälisissä ICDAR- ja ICFHR-kilpailuissa
• Osallistui tutkimukseen, joka myöhemmin julkaistiin IEEE:n konferenssiartikkeleissa

"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