Am finalizat cursurile Facultății de Geodezie, din cadrul UTCB, în 2008. Lucrarea de licență am realizat-o la Universitatea Leibniz, Hanovra, Germania.
După primul meu an la Centrul Național de Cartografie, în 2009, m-am alăturat echipei de QC pentru proiectele GIS, cum ar fi TopRO5, baza de date topografică națională.
Ulterior, am trecut la Compartimentul Fotogrammetrie și am început să lucrez pentru proiectele naționale ale Centrul Național de Cartografie sau ale Agenției Naționale de Cadastru și Publicitate Imobiliară, dar și pentru proiecte executate de terți, ca expert QC.

Pentru proiectul național Generarea de true-ortofotoplan pentru toate orașele din România, am redactat specificațiile tehnice în vederea obținerii de true-ortofotoplanuri de înaltă rezoluție. Am făcut parte din echipa care a alcătuit specificațiile tehnice pentru proiectul LAKI III, care are ca obiectiv achiziția norilor de puncte și generarea modelelor digitale de teren și suprafață folosind seturi de date LiDAR de 5 puncte/m2.
În anul 2021 am finalizat studiile doctorale, unde am abordat tema Modelării 3D a clădirilor. Pentru doctoratul meu, am efectuat studii pentru generarea clădirilor 3D folosind un flux de lucru complet, începând cu norii de puncte ALS și terminând cu modele precise de clădiri 3D. Originalitatea studiului se referă la noua abordare propusă pentru etapa de selecție a vecinătății, prin identificarea unei vecinătăți optime pentru fiecare punct, astfel încât valoarea lui K (scara) să fie dinamică, adaptată proprietăților și densității locale a punctelor, acestea este foarte util pentru calcularea caracteristicilor proprii ale punctelor 3D și, prin urmare, pentru clasificare. A doua componentă a originalității este dată de clasificarea supravegheată a norilor de puncte folosind software-ul Weka, dezvoltat la Universitatea din Waikato, Noua Zeelandă, folosit doar în analiză în domeniul bancar, energie (studii de prognoză), diagnosticare, marketing și vânzări.
În anul 2022 am devenit Șeful Serviciului de Cartografie și Fotogrammetrie din cadrul CNC, coordonând o echipă formată din cca 20 membri.
În munca mea de cercetare, am testat diferite abordări pentru segmentarea semantică a norilor de puncte. În acest sens, am dezvoltat un nou flux de lucru folosind algoritmul de învățare profundă Kernel Point Convolution. Îmbunătățirea a fost utilizarea celor K vecini cei mai apropiați ai fiecărui punct, în locul sferei cu rază fixă. Această abordare gestionează mai bine densitățile variate, comune pentru seturile de date LiDAR. După o serie de teste și modificări ale scriptului, am obținut o acuratețe generală de 98%. În analizele effectuate, am studiat clasificarea imaginilor aeriene și a imaginilor satelitare într-un mediu urban, pentru a evalua potențialul fiecărui set de date și aplicabilitatea acestora.