Georgios B.

• Ledet arkitektur og levering av en fullstendig redesign av QC-rammeverket, integrerte en AI-agent med MCP-verktøy og reduserte månedlig behandlingstid med 40 % (fra 50 til 30 timer)
• Arkitekterte og leverte en FastAPI-basert intern plattform med støtte for RAG og maskininlæringsinferens, erstattet eldre manuelle arbeidsflyter og økt datagjennomstrømning med opptil 7 ganger
• Eide hele maskininlæringslivssyklusen, inkludert dataforbehandling, feature engineering, modelltrening, evaluering og utrulling, og håndhevet en presisjonsterskel på 98 % som økte volumet av automatisert behandling med 13 %
• Etablerte et ML-valideringsrammeverk og en releasemanagementprosess med MLflow, DVC, Docker og GitHub Actions, som muliggjorde sikre og gjentakbare utrullinger
• Introduserte kodegjennomgangspraksis, kodingsstandarder og dokumentasjonskonvensjoner, reduserte onboardingtid og begrenset teknisk gjeld
• Rådga ledelsen om modellvalg, datakvalitet og LLM-adopsjonsstrategi på tvers av plattformens veikart

• Leverte et sanntids delsidentifiseringssystem i produksjon, viste tekniske tegninger ved samlebåndsstasjoner og optimerte det for lavenergi edge-enheter
• Konstruerte et drone-objektsporingssystem som muliggjorde autonomt fly ved å identifisere og spore kjøretøy og sykler med dynamisk bevegelsessynkronisering
• Bygde og deployerte maskinlæringsmodeller for objektdeteksjon, lingvistisk analyse og autonom navigasjon med PyTorch og TensorFlow
• Optimerte inferens for ressursbegrensede Raspberry Pi-enheter og balanserte nøyaktighet med sanntidsytelse på fabrikk­gulvet

• Utviklet en hybrid energistyreenhet med Raspberry Pi, CAN-buss og Python, integrerte fotovoltaiske, batteri- og nettstrømkilder for å optimere kostnadseffektiviteten
• Designet standardiserte datainnsamlingsarbeidsflyter for SQL-databaser, CSV-filer og binær telemetridata
• Evaluerte AR-briller, termiske kameraer og maskinvare for gestusgjenkjenning for industrielle anvendelser
• Støttet tverrfunksjonelle FoU-team i validering av neste generasjons energiteknologier og innebygde systemer

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

• Anvendte dyplærings- og datasynsteknikker for flerspråklig ordsøking og binarisering av dokumentbilder
• Utviklet og evaluerte nevrale nettverksarkitekturer for gjenkjenning av håndskrevet tekst på tvers av flere skriftsystemer
• Bygde evalueringsbenchmarks og datasett som ble adoptert i de internasjonale konkurransene ICDAR og ICFHR
• Bidro til forskning som senere ble publisert i IEEE-konferanseproceedings

"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