Aron T.

Given my previous experience with voice bots, I was invited to this project as an expert consultant. I gave insight on prompting, voice2voice networks, transcription handling, and real-time information injection. The project uses ElevenLabs (which sadly isn't in the technologies list). My role here is not a constant load, more like being involved occasionally when there are uncertainties around technology or user experience. My role was more crucial in the beginning of the project when obviously there were more decisions to make. As I'm writing this, the project is about to go live, so my work here is mostly done.

Adnexo is operating a system that tracks trucks, and generates road usage reports to the Swiss government. Due to legislatory changes, their usage more than quadrupled in a short period, and their system was unable to handle the load. My first task was to stabilize the system, and make it performant again, by optimizing both source code and infrastructure. But the load was still growing, so the CTO decided to move over to AWS, which meant moving 7 billion records within a very small timeframe, since the system is real-time, so it can't be down for long. I also did a major refactor of the core of the system, making it parallel and scalable, and many new features and upgrades.

• Servert i en konsulent- og arkitektrådgivende rolle for en norsk oppstart fokusert på storskala dokumentetterretning.
• Led designet av en skalerbar og robust arkitektur som kan håndtere komplekse operasjoner i datamodeller fra kilder som Google Drive og SharePoint.
• Gir strategisk veiledning om integrering og orkestergradering av LM- baserte komponenter som sikrer at systemet kan utføre sammensatte operasjoner ut over enkeltramodellens kapasitet.
• Utvidet om backend implementeringen bygget i Node.js og en React-basert frontend, ved å justere systemytelsen med forretningskritiske krav.
• Utviklede strategier av grunn i flere trinn, kontekstretensjon og intelligent aggregering av resultater på tvers av heterogene dokumentkilder.
• Sikre arkitekturbeslutninger støttet av utsettelighet, klarhet for bedrifter og sømløse brukererfaringer under mye belastning og varierte brukssaker.

• Arkitektet og utviklet rygg til en innovativ taledrevet chatbot plattform utformet for å simulere vanskelige reelle samtaler for opplæringsformål.
• Bygget backendsystemet helt ut fra riper i rent Python med Django, trekke bare løst fra eldre begreper mens du implementerer en helt moderne, vedlikeholdt kodebase.
• Integrert LiveKit for å aktivere sanntidssamtaler og danne grunnlaget for interaktive stemme-simuleringer.
• Utviklet støtte for komplekse samtaler scenarier, inkludert håndtering av salgsmotstand (for eksempel salg av gymer medlemsskap til nølende prospekter) og levere konstruktive tilbakemeldinger til å underutføre de ansatte.
• Implemented robust sesjonsstyring, dialoghåndtering og arbeidsflyt for stemmegivning for å støtte realistiske, adaptive samtalestrømmer.
• Deltagelse i produktplanlegging og prototyper til å samordne tekniske evner med plattformens atferdsopplæringsmål.

• Designet og utviklet en avansert Retrieval-Augmented Generation (RAG) basert chatbot som innkapslet og leverte ekspertisen til Alistair Brownlee, to time Olympic gold medalist triathlete.
• Systemet for hallusinasjonsfrie, med svært nøyaktige svar, vektlegger sporbarhet og forklarer generert innhold.
• Bygget løsningen med dynamiske innholdsoppdateringer slik at chattens kunnskapsbase kan utvikles med ny informasjon over tid.
• Implementerte backend-arkitekturen for å støtte opp om spørringer i sanntid og sømløs integrasjon med Brownlee Fitness plattformen.
• Sikre robust ytelse og skalerbarhet og samtidig opprettholde brukervennlige, samtaler tilpasset behovene til entusiaster.
• Levert en produksjons-klar, langvarig løsning som ble holdt i aktiv bruk på brownleefitness.com.

• Utførte en rask og høy grad av kodebase etter en brå avvikling av en utvikler under konflikt, slik at det ikke var innført skadelige endringer eller skader.
• En grundig gjennomgang av en stor Django (Python) og en standard av TypeScript-kode, inkludert både backend og frontend komponenter.
• Bekreftet kodeintegritet, evaluerte nylige forpliktelser og identifiserte potensielle sårbarheter eller mistenkelige endringer.
• Levert en omfattende vurdering til klienten som bekrefter sikkerheten og stabiliteten til deres tekniske eiendeler.
• Anbefalt praksis for codebase security, versjonskontroll hygiene og utviklere tilgang til policyer for å forebygge fremtidige risikoer.

• Solely developed a Python-based desktop application for advanced image and sunlight analysis;

• Collaborated closely with a Product Owner to define project scope, functional requirements, and technical feasibility;

• Engineered algorithms to calculate the precise moment of sunrise and sunset at specific geographic locations, factoring in complex variables such as terrain, buildings, and vegetation;

• Applied mathematical modeling and astronomical computation using libraries like NumPy, SciPy, and specialized astronomical toolkits;

• Designed and implemented a robust backend architecture capable of handling high-resolution spatial and visual data;

• Conducted rigorous testing and validation of image analysis algorithms to ensure accuracy in varying environmental conditions;

• Optimized application performance and accuracy by refining computational geometry and time-based prediction logic;

• Ensured a user-friendly desktop interface, maintaining a balance between technical functionality and usability.

• Acted as a supervisory and managerial lead overseeing the performance and collaboration of an outsourced Polish software development team;

• Identified and addressed critical issues in team cooperation, communication breakdowns, and inefficiencies in project execution;

• Advised the Product Owner on assessing productivity concerns and pinpointing quality bottlenecks in the development process;

• Redesigned the team’s workflow by introducing agile ceremonies and structured communication channels to facilitate transparent and effective data exchange;

• Conducted comprehensive code reviews to improve software quality and maintainability;

• Mentored developers on best practices and instilled a culture of accountability and continuous improvement;

• Oversaw the successful transformation of team dynamics and delivery standards, leading to significant improvements in both development speed and code quality.

I worked for OpenAI as an AI trainer, my role was mostly focused on the Chat Completion feature, introduced in ChatGPT 4. I trained ChatGPT for using various programming languages, mostly Python, to detect when the use of programming is required to answer the question, and how to verify if the solution given by the program is correct. I was part of a group of about 4000 people.

• BMAT is processing music usage all over the world, almost a petabyte of data every day
• The work is about the monetization of music usage by DSPs
• Working with the data of Byte Dance, YouTube, SoundCloud, and a lot more
• The product is based on Django, MongoDB, multiple queuing components, data warehousing, and AWS, with Vue.js on the front-end
• Enjoy the small company size and the flat structure, mainly because I get to meet the customers every week
• My out-of-the-box ideas and my Scrum expertise are both welcome in the company

• Founded a startup for socially assistive robots speaking Hungarian
• Lead a team of 5, wrote code from the ground up, using ROS, Python 3, and Flask
• Integrated face detection and face recognition using OpenCV, pose detection, and emotion detection
• Trained Deep Speech model for Hungarian language recognition, an NLU for Hungarian grammar
• Had various kinds of robots, including a virtual human 3D model created in Unity with mocap animations
• Unfortunately, scaling up was not possible in Hungarian

• Fasiliterte Skrum seremonier (sprint-planlegging, daglige frittstående restanser, backlog raffinering, sprint-gjennomganger og retrospektiver) som en Utviklings-/Scrum Master før de overfører til en ren utviklingsrolle.
• Designet og implementert datainnsamlingen og prosesseringsdelen for et innendørs UWB-basert lokaliseringssystem, som bruker Python 2-kode på Raspberry Pi-enheter.
• Arkiverte og utviklet et nettbasert brukergrensesnitt fra bunnen av Python 3 og flaskens rammeverk.
• Beholder applikasjonskomponenter med Docker for å strømlinjeforme anvendelse og sikre konsekvente utviklingsmiljøer.
• Integrert PostgreSQL som back-end database for lagring og spørring lokaliseringsdata.