Goran Miletic in front of the Golden Gate Bridge
Goran MileticГоран Милетић

Goran Miletic

Resume (PDF)

I'm a Forward Deployed AI Engineer at Mason Labs and a Computer Science student at Minerva University, concentrating in Data Science and Statistics. At Mason, I build customer-facing AI agents for commercial real estate and the infrastructure that makes their work traceable: citations to exact lines and cells, evaluation harnesses, and end-to-end tests for workflows that operate across PDFs, spreadsheets, and data rooms.

Before Mason, I spent three years on Minerva's data team building analytics tools for students and faculty. I launched a scorecard system backed by 720,000 academic metrics, turned internal Python tools into browser extensions, and used data to improve the introductory computer science curriculum. At Spark Amplify, I built and evaluated an NLP service that simplified books across six reading levels for students with limited English proficiency. I also built Fuego.Earth, a wildfire-intelligence platform whose caching system cut repeat simulations from about 30 seconds to 200 milliseconds.

My current work sits at the intersection of knowledge graphs, shared organizational memory, evaluation harnesses, hill-climbing, agent behavior, and verifiability. In my senior thesis, I am building and evaluating ways for agents to use a company's accumulated knowledge without becoming opaque: keeping their claims attributable, their behavior measurable, and their performance open to systematic improvement.

You can read my notes, browse my projects, or find me on GitHub, LinkedIn, and X.

Горан Милетић

Биографија (PDF)

Инжењер сам вештачке интелигенције у компанији Мејсон Лабс и студирам рачунарске науке на Универзитету Минерва, са усмерењем на науку о подацима и статистику. У Мејсону развијам AI агенте за област комерцијалних некретнина, као и инфраструктуру која њихов рад чини проверљивим: навођење тачних редова и ћелија као извора, системе за евалуацију и целовите тестове токова рада који обухватају PDF документе, табеле и документацију о пословима.

Пре Мејсона, три године сам радио у тиму за податке Универзитета Минерва, где сам развијао аналитичке алате за студенте и наставнике. Покренуо сам систем за праћење студентских резултата заснован на 720.000 академских показатеља, претварао интерне Python алате у проширења за прегледач и користио податке за унапређење уводног курса рачунарских наука. У компанији Spark Amplify развијао сам и оцењивао NLP сервис који књиге прилагођава на шест нивоа читања, а направио сам и Fuego.Earth, платформу за процену ширења шумских пожара чији је систем кеширања скратио поновни прорачун са око 30 секунди на 200 милисекунди.

Мој садашњи рад повезује графове знања, заједничко организационо памћење, системе за евалуацију, итеративно унапређивање, понашање агената и проверљивост. У завршном раду градим и оцењујем начине на које агенти могу да користе нагомилано знање једне компаније, а да њихов рад не постане непрозиран: тврдње остају поткрепљене изворима, понашање мерљиво, а учинак подложан систематском побољшавању.

Можете прочитати моје белешке, погледати пројекте или ме пронаћи на GitHub-у, LinkedIn-у и X-у.