Stylianos I.-Ingenieurberater und Makler

• Entwicklung einer durchgängigen KI-Plattform für die de novo-Arzneimittelforschung und Systempharmakologie mit besonderem Fokus auf neuartige Neuro-Therapeutika. Erstellung eines umfassenden, investorenreifen Geschäftsmodells mit automatisierter Strategie für geistiges Eigentum und neuartigen Mechanismen zur Risikoabsicherung.
• Entwicklung von Pipelines für Deep Reinforcement Learning (DRL) zur Steuerung der Molekülgenerierung. Entwicklung individueller, mehrzieliger Belohnungsfunktionen zur iterativen Optimierung von Wirkstoffen hinsichtlich synthetischer Zugänglichkeit (SA), quantitativer Einschätzung der Arzneimittelähnlichkeit (QED) und Rezeptorbindungsaffinität.
• Konzeption und Bereitstellung komplexer Retrieval-Augmented-Generation-Architekturen (Graph RAG), die von LLM-Komitees betrieben werden. Einsatz dieser Multi-Agenten-Workflows zur autonomen Analyse biochemischer Literatur, Identifizierung therapeutischer Ziele und Zuordnung pharmakologischer Wirkmechanismen.
• Entwicklung graphbasierter neuronaler Netze (GNNs) für fortgeschrittene Eigenschaftsvorhersagen sowie Einsatz generativer Modelle zur Erschließung neuer chemischer Räume und deutlichen Beschleunigung von in silico-Zyklen zur Optimierung von Leitstrukturen.
• Entwicklung einer individuellen, von kdb+ inspirierten Open-Source-Analysedatenbank in Julia zur Verarbeitung großer Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit. Entwicklung der zentralen Vektorspeicherschicht auf Basis von PostgreSQL mit pgvector für eine effiziente semantische Suche.
• Verwaltung der gesamten Rechenumgebung und Optimierung von Deep-Learning-Workloads für die parallele Ausführung mit intensiver CUDA-/GPU-Beschleunigung in einer Docker-basierten Ubuntu-Linux-Umgebung (WSL).

Verwendete Technologien, Bibliotheken und Frameworks: PyTorch, Graph Neural Networks (GNNs), Hugging Face Transformers, Ray RLlib, Stable Baselines3, DeepChem, RDKit, OpenBabel, LangChain, LlamaIndex, OpenAI-/Anthropic-APIs, Julia, PostgreSQL (pgvector), Docker, CUDA, Ubuntu Linux (WSL), Google Compute Engine

• Derzeit Entwicklung einer leistungsstarken Open-Source-Datenbank-Engine in Julia, konzipiert als moderne, KI-native Entsprechung des kdb+-Ökosystems. Das Projekt basiert auf einer eingehenden architektonischen Analyse dekompilierter kdb+-Strukturen und bildet dessen extrem latenzarme In-Memory-Spalten-Speichermechanik nach, während gleichzeitig Vektorspeicherfunktionen integriert werden. Durch die vollständige Nutzung von Julias JIT-Kompilierung und Mehrfachdispatch ist das System für die Verarbeitung kontinuierlich eingehender Hochfrequenzdaten und komplexer mehrdimensionaler Ähnlichkeitssuchen ausgelegt. Die Engine dient als hochoptimierte Infrastrukturschicht und bietet Geschwindigkeit auf Unternehmensniveau für quantitative Modellierung und groß angelegte Machine-Learning-Pipelines ohne den Aufwand proprietärer Lizenzen

• Mitarbeit an den EU-Forschungsprojekten TERMINET und PHOENIX
• Entwicklung von ML-Klassifikatoren für ein auf Industrieprotokolle ausgerichtetes Security Information and Event Management (SIEM) auf Grundlage der Forschung des EU-Projekts SPEAR

• Full-Stack-Webentwicklung mit Node.js und Python
• Mitarbeit an der Google-ClusterFuzz-Codebasis und deren ML-Modulen
• Entwicklung eines neuen Webprojekts für ein Start-up

• Investmentfonds mit Schwerpunkt auf Kryptowährungen und Softwareentwicklung
• Durchführung des algorithmischen Handels mit Kryptowährungen, ETFs und Aktien mithilfe von Python-ML-Modellen (XGBoost, Zipline, Keras, Pandas)
• Entwicklung von Backend-Software für Kryptowährungen in C#, Erlang und Python
• Entwicklung einer experimentellen, datenschutzorientierten Blockchain für Prognosemärkte in Erlang
• Erstellung von Deep-Learning-Modellen (LSTM), Random-Forest-Modellen und Boosting-Modellen zur Generierung von Handelssignalen
• Durchführung von Blockchain-Graphanalysen zur Rückverfolgung von Transaktionen mit MongoDB, Cassandra und Python

• Erstellung einer Studie zu den sozioökonomischen und ökologischen Auswirkungen der Nutzung des Hafens von Larnaka als Logistikbasis für Offshore-Bohrungen zur Erkundung in Zypern

• Durchführte Machbarkeitsstudien zur Nutzung von LNG als Schiffstreibstoff in europäischen Häfen für das COSTA-Projekt
• Modellierte Frachtraten und optimierte den Einsatz der Zementfrachterflotte für ein Projekt der TEN-T-Exekutivagentur

• Planung mechanischer Anlagen für Industriegebäude
• Erteilung von Genehmigungen für die Errichtung und den Betrieb von Fabriken
• Erstellung von Umweltverträglichkeitsstudien für kleine und mittlere Unternehmen