Traian Popescu

Founding engineer la Vulture Labs, un startup din San Francisco. Produsul era un strat de AI peste sistemul CCTV pe care o companie îl are deja — fără camere noi. Trimiteam fiecare flux video într-un mic box NVIDIA on-premise și rulam tehnologia noastră chiar acolo, așa că imaginile nu părăseau niciodată locația clientului.

• Transformam cadre obișnuite de cameră în scene 3D — un geamăn digital metric al locației — cu modelul nostru de adâncime monoculară inspirat de creier (ThirdEye).
• Făceam totul căutabil: fiecare cadru era încorporat cu un model vision-language (SigLIP) într-o bază de date vectorială, așa că puteai găsi un moment descriindu-l sau atașând o imagine exemplu.
• Ne-am lovit de limitele căutării prin similaritate între camere, așa că am pivotat spre un knowledge graph pe o ontologie de tip intelligence — persoane, vehicule, evenimente și cum se leagă — care putea reconstrui ce s-a întâmplat și în ce ordine.
• Am pus un LLM deasupra (prin MCP, complet nou pe atunci) ca să poți pur și simplu întreba — „ce a întârziat livrarea de azi-dimineață?” — și să primești înapoi un istoric susținut de dovezi.
• L-am văzut folosit la firul ierbii: analiză a livrărilor și logisticii pentru companii, alerte de suspecți de furt pentru magazine.
• Apoi am atacat cealaltă jumătate a confidențialității. Un box on-site ține imaginile local, dar nu poți pune un box în casa fiecăruia, iar cloud-ul înseamnă de obicei să dai video-ul tău altcuiva. Așa că am găsit o cale de a rula tot pipeline-ul în cloud cu totul criptat. Datele fiecărui client rămân izolate matematic, chiar și când stau pe aceeași stocare cu ale tuturor. Am depus un patent pe asta. Asta a făcut posibil produsul pentru consumatori.
• Asta a deblocat consumerul: am condus mutarea, construind aplicația mobilă de la zero (Flutter, clean architecture, BLoC) ca să aduc aceeași inteligență la camerele smart-home precum Ring.
• Vizitează vulturelabs.com ↗
• O privire scurtă la ce construiam ↗

Am construit aplicația mobilă Engie — o aplicație de consum pentru una dintre cele mai mari companii de utilități electrice, cu 700+ utilizatori activi lunar.

• Am livrat funcționalități pentru o aplicație cu 700+ utilizatori activi lunar la una dintre cele mai mari companii de utilități electrice.
• Am arhitecturat cod scalabil și ușor de întreținut cu Clean Architecture & MVVM.
• Am lucrat îndeaproape cu analiști funcționali, product designeri & QA pentru a fixa specificațiile, uzabilitatea și calitatea.
• Am adoptat o abordare Shift-Left în testare și am prioritizat accesibilitatea din prima zi.
• Am atins 100% acoperire cu teste pe funcționalități — teste unitare, de widget & de integrare.
• Vizitează inthepocket.com ↗

Un an întreg, full-time în paralel cu licența în informatică — construind o aplicație de cartografiere GPS cu precizie de centimetru pentru hardware de poziționare de înaltă precizie.

• Am construit o aplicație de cartografiere cross-platform (iOS/Android) în Dart, Flutter & Firebase, Agile pe tot parcursul.
• Am integrat API-uri REST într-un ecosistem de microservicii și un canal WebSocket pentru date RTK GPS în timp real.
• Am migrat la o arhitectură feature-first, domain-driven cu BLoC — mai modulară, mai scalabilă.
• Am adăugat Firebase Analytics & Crashlytics; am proiectat teste unitare, comportamentale & de integrare.
• Am colaborat cu designeri, PM-i și echipele embedded/cloud ca să rămânem aliniați.
• Am avut un job real de inginerie full-time în timp ce făceam o licență completă în informatică.
• Am intrat adânc în Clean Architecture, BLoC & domain-driven design — totul de mână, pe vremea când ChatGPT încă nu era cu adevărat un lucru complet. :)
• Vizitează marxact.com ↗

Asistent pentru Structuri de date & algoritmi pe traseul AI — de la sortare la algoritmi avansați pe grafuri.

• Am condus predarea pentru 400+ studenți AI, de la sortare până la algoritmi avansați pe grafuri.
• Am îndrumat studenții folosind Python pentru dezvoltare și implementare algoritmică.
• Am revizuit cod, am oferit feedback și am ajutat la debugging & optimizare.

De aici a început — în liceu, construind site-uri și aplicații pentru clinici private și branduri din România. Primul gust de livrat pentru clienți reali.

• Rafiziomed — site de prezentare pentru o clinică privată, construit cu React, ES6+ JS, HTML & CSS.
• Aici am învățat state management & fundamentele React pe calea grea — componente, props, hooks, routing & formulare.
• Am înțeles tot drumul de deployment cap-coadă: build-uri, domenii, DNS & hosting, până la live.
• Am livrat site-uri & aplicații pentru clienți plătitori ca adolescent — și am învățat să dimensionez, să livrez & să vorbesc cu oameni non-tehnici.
• Totul autodidact, pe vremea veche — documentație, forumuri & încercare-și-eroare, cu mult înainte ca AI să-ți dea pur și simplu răspunsul.