Kostas P.
Freier Datenwissenschaftler
Erfahrungen
Apr. 2025 - Dez. 2025
9 MonatenAmsterdam, Niederlande
Freier Datenwissenschaftler
Elsevier
- Erstellte eine Evaluierungs-Pipeline für ein RAG-System mit einem LLM-als-Richter-Ansatz und integrierte Metriken zur Antwortqualität wie Vollständigkeit und Schädlichkeit sowie eigene Metriken für Reproduzierbarkeit und Konsistenz.
- Implementierte Workflow-Verbesserungen im bestehenden RAG-System, erweiterte die Abdeckung von Anwendungsfällen und steigerte den Kundenumsatz um 20%.
- Verbesserte das bestehende RAG-Modell durch Hinzufügen von Fehlerbehandlungszweigen, um stets eine valide Antwort zurückzugeben.
- Arbeitete mit Fachexperten zusammen, um Evaluierungsdatensätze für wichtige Pipeline-Komponenten zu entwerfen, darunter Frageneingabe-Umformulierung, Dokumentenabruf und Antwortgenerierung.
Jan. 2024 - Apr. 2025
1 Jahr 4 MonatenAthens, Griechenland
Datenwissenschaftler
Synthetica
- Entwickelte ein RAG-basiertes Agentensystem für komplexe Dateien (PDF, Word, gescannte Bilder, oft mehrsprachig), das relevante Informationen für Nutzer präzise abruft und generiert. Das Dokumentenformat war stark unstrukturiert und enthielt Abbildungen, Tabellen und gescannte Seiten. Um diese Komplexität zu bewältigen, wurden OCR-, Segmentierungs- und Vision-LLM-Modelle eingesetzt.
- Stimmte ein Embedding-Modell mit eigenem Datensatz und Labels fein ab und erzielte auf einem Multi-GPU-Setup eine höhere Genauigkeit als die Baseline von HuggingFace.
- Arbeitete in einem agilen Umfeld mit zweiwöchigen Sprints und regelmäßigen täglichen und wöchentlichen Meetings.
- Setzte Docker ein, um Modelle und APIs bereitzustellen, und nutzte Kubernetes zur Verwaltung von Google-Cloud-Ressourcen.
Mai 2022 - Jan. 2024
1 Jahr 9 MonatenAthens, Griechenland
Datenwissenschaftler
Synelixis Solutions
- Implementierte ein Intrusion-Detection-System (IDS), das in einem föderierten Lernrahmen trainiert wurde, und erzielte mit TensorFlow und TensorFlow-Federated eine F1-Score von 95% bei der Erkennung bösartiger Pakete.
- Entwickelte eine lokale Stil-Transfer-Technik mit Facebooks Segment Anything Model und erzielte visuell beeindruckende Ergebnisse.
- Setzte gängige Software-Engineering-Tools und -Frameworks wie Docker und FastAPI/Flask ein, um eine effiziente Wiederverwendbarkeit der Projekte zu gewährleisten, und nutzte in allen Implementierungen das Versionskontrollsystem Git.
Aug. 2021 - Mai 2022
10 MonatenAthens, Griechenland
Datenwissenschaftler
Alexander Moore
- Implementierte mit zwei weiteren Ingenieuren ein Verkaufsvorhersagesystem, das mithilfe von statsmodels, scikit-learn und Keras wöchentlich die Verkaufszahlen von über 100 Produkten präzise vorhersagte.
- Entwickelte ein auf NLP basierendes Stimmungsanalyse-Modul unter Verwendung von TensorFlow und NLTK, das in realen Szenarien eine Genauigkeit von 90% bei der Klassifizierung von Kundenkommentaren erreichte.
- Erstellte und bereitstellte ein Churn-Prediction-Modell, das Nutzer korrekt klassifizierte und die Betriebskosten des Kunden um 20% senkte.
Sprachen
Griechisch
MutterspracheEnglisch
VerhandlungssicherDeutsch
FortgeschrittenAusbildung
Okt. 2015 - Juni 2021
Nationale Technische Universität Athen (NTUA)
Master of Engineering, Elektrotechnik und Computertechnik · Elektrotechnik und Computertechnik · Athens, Griechenland
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