Georgios B.

• Leidde de architectuur en levering van een volledige herontwerp van het QC-framework, integreerde een AI-agent met MCP-tools en reduceerde de maandelijkse verwerkingstijd met 40% (van 50 naar 30 uur)
• Ontwierp en leverde een FastAPI-gebaseerd intern platform met ondersteuning voor RAG en machine learning-inferentie, verving verouderde handmatige workflows en verhoogde de gegevensdoorvoer met maximaal 7 keer
• Beheerde de volledige machine learning-levenscyclus, inclusief datavoorverwerking, feature engineering, modeltraining, evaluatie en implementatie, en handhaafde een precisiedrempel van 98% die het volume van geautomatiseerde verwerking met 13% verhoogde
• Vestigde een ML-validatieframework en releasemanagementproces met MLflow, DVC, Docker en GitHub Actions, waardoor veilige en herhaalbare implementaties mogelijk werden
• Introduceerde code review-praktijken, coderingsstandaarden en documentatieconventies, verminderde onboardingtijd en beperkte technische schuld
• Adviseerde het management over modelselectie, datakwaliteit en LLM-adoptiestrategie voor de platformroadmap

• Leverde een realtime onderdeelidentificatiesysteem in productie, toonde technische tekeningen op assemblagelijnstations en optimaliseerde het voor low-power edge-apparaten
• Ontwikkelde een drone-objectvolgingssysteem dat autonoom vliegen mogelijk maakte door voertuigen en fietsen te identificeren en te volgen met dynamische bewegingssynchronisatie
• Bouwde en implementeerde machine learning-modellen voor objectdetectie, linguïstische analyse en autonome navigatie met PyTorch en TensorFlow
• Optimaliseerde inferentie voor resource-beperkte Raspberry Pi-apparaten, waarbij nauwkeurigheid en realtime prestaties op de werkvloer werden gebalanceerd

• Ontwikkelde een hybride energiebesturingseenheid met Raspberry Pi, CAN-bus en Python, waarbij fotovoltaïsche, batterij- en netstroombronnen werden geïntegreerd om de kostenefficiëntie te optimaliseren
• Ontwierp gestandaardiseerde gegevensverwervingsworkflows voor SQL-databases, CSV-bestanden en binaire telemetriedata
• Evalueerde AR-brillen, thermische camera's en hardvare voor gebarenherkenning voor industriële toepassingen
• Ondersteunde cross-functionele R&D-teams bij het valideren van next-generation energietechnologieën en ingebedde 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

• Paste deep learning- en computer vision-technieken toe voor meertalige woordherkenning en binarisering van documentafbeeldingen
• Ontwikkelde en evalueerde neurale netwerkarchitecturen voor handgeschreven tekstherkenning in meerdere schrijfsystemen
• Bouwde evaluatiebenchmarks en datasets die werden overgenomen in de internationale competities ICDAR en ICFHR
• Droeg bij aan onderzoek dat later werd gepubliceerd in IEEE-conferentieverslagen

"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