Perspectiva Agentic AI

Dincolo de LLM-uri — sisteme care actioneaza, nu doar raspund

• Experienta vasta post-LLM. Dupa maturizarea modelelor lingvistice mari, am construit sisteme agentic complete: agenti cu memorie persistenta, acces la tooluri externe si capacitate de planificare multi-pas integrata in fluxuri de productie reale.
• Intelegem limitarile fundamentale ale modelelor text-only. Lipsa de grounding senzorial, absenta modelului cauzal al lumii fizice si dependenta de distributia datelor de antrenare sunt constrangeri arhitecturale, nu bug-uri. Le adresam prin design de sistem, nu prin prompt engineering.
• Principiul calitatii datelor ca disciplina de inginerie. Calitatea pipeline-ului de date este la fel de critica ca arhitectura modelului. Un model excelent antrenat pe date degradate produce output degradat — aceasta nu este o observatie triviala, ci un principiu de proiectare care determina cum construim fiecare componenta.
• Continuous learning in productie. Un model antrenat o data si lasat sa ruleze devine irelevant pe masura ce distributia datelor operative deriva. Construim frameworkuri de actualizare incrementala care mentin performanta fara downtime si fara reantrenare completa.
• Sisteme agentic cu limite clare. Arhitecturam agenti AI cu mecanisme explicite de escaladare si fallback. Un agent care nu stie ca nu stie este mai periculos decat absenta agentului

Competente Tehnice – Design si Antrenare Modele Deep Learning

• Proiectare si antrenare arhitecturi de la zero: BERT, variante Transformer, GAN, CNN profunde — adaptate la date si use-case-uri specifice clientului
• Modificarea si fine-tuning-ul arhitecturilor existente pentru domenii specializate: document intelligence, OCR avansat, clasificare medicala, detectie obiecte
• Implementare frameworkuri de continuous learning: actualizare incrementala a modelelor in productie fara reantrenare completa
• Expunerea modelelor prin API-uri si servicii scalabile, cu monitorizare a drift-ului de distributie si retriggerare automata a antrenarii
• Experienta extinsa cu TensorFlow, Keras, PyTorch — inclusiv optimizare pentru deployment pe edge si containere

Proiecte Reprezentative

Document Management cu AI

Sistem de dematerializare si clasificare a documentelor scanate folosind modele custom de computer vision si NLP. Antrenare pe corpus de documente ale clientului, expunere prin API REST, cu reantrenare incrementala la introducerea de noi tipuri de documente.

Cognitive Invoice Data Capture

Extragere inteligenta de campuri din facturi cu arhitecturi CNN + mecanisme de atentie. Antrenat pe mii de formate diferite. Precizie >96% in productie pe date nevazute.

Platform Medical Claims AI

Platforma de procesare automata a formularelor de asigurare medicala. Clasificare, extragere de entitati si validare a consistentei, cu integrare in sistemele legacy ale clientului.

Drone Defense System

Detectie si clasificare drone in timp real. Modele deep learning optimizate pentru latenta redusa si precizie inalta in conditii de variabilitate a mediului.

Fake News Detection

Model de detectie a dezinformarii bazat pe transformers fine-tuned pe corpus multilingv, cu evaluare contextuala a sursei, stilului lingvistic si consistentei factuale.

Drill Soil Report Data Extraction

Extragere automata si structurare a datelor din rapoarte de foraj geotehnic. Abordare hibrida ML + reguli de domeniu, cu validare impotriva standardelor tehnice in vigoare.

Limbi Straine & Afilieri

Engleza | Franceza

Asociatii profesionale:

• Asociatia CLUSTER IT&C DUNAREA DE JOS
• Tehnologii avansate de combatere a contrafacerilor — Cluster de inovare TACCCI
• Cluster de inovare Danube – Danube Delta – Black Sea (3D-BS)