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Proxify is bringing transparency to tech team performance based on research conducted at Stanford. An industry first, built for engineering leaders.
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Acar E.
Machine Learning Engineer
Acar Erdinç ist ein hochqualifizierter Machine Learning Specialist mit umfangreicher zehnjähriger Erfahrung sowohl im kommerziellen als auch im akademischen Bereich.
Seine Leidenschaft für Wissenschaft und Technologie ist eine treibende Kraft in seiner Karriere. Seiner Meinung nach sind die raschen Fortschritte im Ausbau menschlichen Wissens und in der Technologie beeindruckend und unvermeidlich. Erdinç ist fest überzeugt, dass wahre Zufriedenheit aus einem kontinuierlichen Lernzyklus, praktischer Anwendung des Gelernten, Verbesserung und aktiver Teilhabe an der Gestaltung der Zukunft herrührt.
Hauptkompetenz
- Machine Learning 11 Jahre

- NLP 7 Jahre
- Computer Vision 11 Jahre
Andere Fähigkeiten
- Matplotlib 7 Jahre

- Pandas 7 Jahre

- MongoDB 5 Jahre
Ausgewählte Erfahrung
Beschäftigung
Gründer
Creator’s Cue - 3 jahre 3 monate
- Bereitstellung von Beratungsdiensten im Bereich artifizielle Intelligenz
- Entwicklung von Analyseprodukten mit Expertise in Deep Learning und maschinellem Lernen
- Erstellung von Inhalten für Social Media
Technologien:
- Technologien:
TensorFlow
NumPy
Scikit-learn
Matplotlib
- NLP
Machine Learning
- Videography
Datenwissenschaftler und Teamleiter für Computer Vision
KoçDigital Inc - 1 jahr 4 monate
- Leitung von Vorverkaufsaktivitäten, einschließlich Meetings mit der Kundschaft, Problemanalyse, Schätzung von Personalaufwand und Projektplanung
- Einsatz als Solution Architect, Entwurf von Algorithmen, Workflows und Systemarchitekturen
- Co-Management von Computervision-Projekten
- Implementierung analytischer Komponenten innerhalb der Projekte
Technologien:
- Technologien:
Flask
- Data Science
NumPy
OpenCV
Keras
PyCharm
Scikit-learn
Matplotlib
Convolutional neural network
- Recurrent neural network
- NLP
Machine Learning
- Computer Vision
Ingenieur für maschinelles Lernen
Prometeia - 5 monate
- Parsing von Finanzdokumenten mithilfe von Computervision und Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache
- Modellierung von Finanzdaten, um wertvolle Informationen zu extrahieren und Einblicke in finanzielle Beziehungen zwischen gewerblichen Einrichtungen zu gewinnen, einschließlich Erkennung von Konkordaten, Zusammenführung, Aufteilung und Vorhersage kritischer Ankündigungen
- Verwaltung des Lebenszyklus von ML-Projekten, einschließlich Experimenten, Modellentwicklung, Deployment, Skalierung und Monitoring
- Verfassen des „AI Validation Framework Booklet“
Technologien:
- Technologien:
- Data Science
NumPy
OpenCV
XGBoost
Scikit-learn
Matplotlib
Random Forest
Convolutional neural network
- Recurrent neural network
- NLP
Machine Learning
Data Scientist
KoçDigital Inc - 1 jahr 7 monate
- Designed custom deep learning algorithms to solve challenging HSSE and Quality use cases using Keras and Tensorflow frameworks
- Designed a novel deep learning approach for the detection of Covid-19 from CT images
- Designed deep learning-based solutions to social distancing and mask detection problems regarding Covid-19
- Worked on parallel and distributed computing and deployment of deep learning algorithms on both on-premise and cloud computing platforms such as Azure and Google Cloud Platform using TensorRT, TensorRT Inference Server, and TensorflowOnSpark libraries
- Responsible for computer vision and image processing products
- Responsible for a small team of computer vision specialists
- Participated in various presale activities
Technologien:
- Technologien:
- Data Science
Keras
PyCharm
Matplotlib
Convolutional neural network
- Recurrent neural network
- NLP
Machine Learning
- Computer Vision
Data Scientist
STM Inc - 3 jahre 3 monate
- Designed, developed, and integrated an automotive-grade edge solution for counting bus passengers using Time-of-Flight Infrared Imaging, OpenCV, and various other Python and C++ technologies
- Worked with Keras and Tensorflow to predict vulnerability attributes and generate code for vulnerability detection script for an AI-based cyber security project
- Worked with Django framework with Python, MongoDB, and PostgreSQL for deploying deep learning solutions on web applications
- Worked with Agile software development methodologies
- Worked as the instructor for the Deep Learning and Machine Learning training courses organized by the company
Technologien:
- Technologien:
TensorFlow
OpenCV
Keras
Matplotlib
Convolutional neural network
- Recurrent neural network
- NLP
Machine Learning
- Computer Vision
Qt
Software Design Engineer
Turkish Aircraft Industries Corporation (TAI) - 11 monate
- Worked on the design and implementation of custom software solutions for the needs of various company working groups based on the Teamcenter Engineering platform
- Worked with C, Java, and C# languages
Technologien:
- Technologien:
C
Research & Teaching Assistant
Bilkent University - 2 jahre 11 monate
- Worked on the hyperspectral target detection project TUYGUN, which is conducted by HAVELSAN Inc. and supported by the Turkish Undersecretariat for Defense Industries
- Worked as a teaching assistant at various core computer engineering courses and labs
Technologien:
- Technologien:
NumPy
Matlab
LaTeX
Scikit-learn
Matplotlib
- Clustering
Convolutional neural network
- Recurrent neural network
- NLP
Machine Learning
- Computer Vision
Intern
T-Bank - 2 monate
- Implemented PL/SQL projects
Technologien:
- Technologien:
PL/SQL
Intern
IBTech International Technologies - 3 monate
- Developed an online admin interface to generate electronic survey forms
Ausbildung
Dr. Phil.Technische Informatik
Middle East Technical University · 2015 - 2020
MSc.Technische Informatik
Bilkent-Universität · 2012 - 2015
BSc.Technische Informatik
FMV Isik Universität · 2008 - 2012
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In einem kurzen 25-minütigen Gespräch würden wir gerne:
- Auf Ihren Bedarf bezüglich des Recruitments von Software-Entwicklern eingehen
- Unseren Prozess vorstellen und somit wie wir Sie mit talentierten und geprüften Kandidaten aus unserem Netzwerk zusammenbringen können
- Die nächsten Schritte besprechen, um den richtigen Kandidaten zu finden - oft in weniger als einer Woche
