Georgios B.

• Ledde arkitektur och leverans av en fullständig omdesign av QC-ramverket, integrerade en AI-agent med MCP-verktyg och minskade månadsvis bearbetningstid med 40 % (från 50 till 30 timmar)
• Arkitekterade och levererade en FastAPI-baserad intern plattform med stöd för RAG och maskininlärningsinferens, ersatte äldre manuella arbetsflöden och ökade datagenomströmningen med upp till 7 gånger
• Ägde hela maskininlärningens livscykel, inklusive dataförbehandling, funktionsframtagning, modellträning, utvärdering och driftsättning, och upprätthöll ett precisionströskel på 98 % som ökade volymen av automatiserad bearbetning med 13 %
• Etablerade ett ML-valideringsramverk och en releasehanteringsprocess med MLflow, DVC, Docker och GitHub Actions, vilket möjliggjorde säkra och repeterbara driftsättningar
• Introducerade kodgranskningsrutiner, kodningsstandarder och dokumentationskonventioner, minskade introduktionstid och begränsade teknisk skuld
• Rådgav ledningen om modellval, datakvalitet och LLM-adoptionsstrategi i hela plattformens färdplan

• Levererade ett realtidssystem för delsidentifiering i produktion, visade tekniska ritningar vid monteringslinjesstationer och optimerade det för lågenergi-edge-enheter
• Konstruerade ett drönarsystem för objektspårning som möjliggjorde autonomt flyg genom att identifiera och spåra fordon och cyklar med dynamisk rörelsesynchronisering
• Byggde och driftsatte maskininlärningsmodeller för objektdetektering, lingvistisk analys och autonom navigering med PyTorch och TensorFlow
• Optimerade inferens för resursbegränsade Raspberry Pi-enheter och balanserade noggrannhet med realtidsprestanda på fabriksgolvet

• Konstruerade en hybrid energistyrenhet med Raspberry Pi, CAN-buss och Python, integrerade solceller, batteri- och nätströmkällor för att optimera kostnadseffektiviteten
• Designade standardiserade datainhämtningsarbetsflöden för SQL-databaser, CSV-filer och binär telemetridata
• Utvärderade AR-glasögon, termokameror och hårdvara för gestigenkänning för industriella tillämpningar
• Stödde tvärfunktionella FoU-team i valideringen av nästa generations energiteknik och inbyggda system

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

• Tillämpade djupinlärning och datorseendetekniker för flerspråkig ordsökning och binarisering av dokumentbilder
• Utvecklade och utvärderade neurala nätverksarkitekturer för handskriven textigenkänning i flera skriftsystem
• Byggde utvärderingsbenchmarks och dataset som antogs i de internationella tävlingarna ICDAR och ICFHR
• Bidrog till forskning som senare publicerades i IEEE:s konferenshandlingar

"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