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Ahmed E.
Machine Learning Engineer
Ahmed ElGhazaly ist ein ergebnisorientierter Machine Learning/Computer Vision Engineer mit mehr als fünf Jahren Erfahrung. Er ist für das Design und den Einsatz innovativer Lösungen bekannt.
Er hat sich auf die Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen für verschiedene Computer-Vision-Anwendungen und die Optimierung von Modellen für den Einsatz in der realen Welt spezialisiert.
Im Laufe seiner Karriere war er in verschiedenen Branchen tätig, beispielsweise im Sportsektor und in der Automobilindustrie, was seine Anpassungsfähigkeit und Vielseitigkeit beweist. Einer seiner bemerkenswerten Erfolge ist die erfolgreiche Implementierung neuronaler Netzwerke mit C++ und CUDA, was sein technisches Know-how und sein Engagement für Innovation unterstreicht.
Zu ElGhazalys Erfolgen gehört außerdem die Sicherung des zweiten Platzes beim Wettbewerb IEEEXtream 12.0. Darüber hinaus hat er ein großes Interesse an der Erschließung von Möglichkeiten im medizinischen Bereich.
Hauptkompetenz
- Computer Vision 5 Jahre
- TensorFlow 3 Jahre
- PyTorch 5 Jahre
Andere Fähigkeiten
- Openvino 2 Jahre
- MLOps 2 Jahre
- Jenkins 2 Jahre
Ausgewählte Erfahrung
Beschäftigung
Ingenieur für maschinelles Lernen / Computer Vision
Tahaluf Al Emarat Technical Solutions - 2 jahre 11 monate
- Optimierung von maschinellen Lernmodellen und Entwicklung eines optimierten C++-Frameworks für die Bereitstellung von maschinellen Lernanwendungen auf Edge-Geräten und in der Cloud
- Mitarbeit an verschiedenen Computer-Vision-Projekten in der Automobilindustrie, darunter am Autonomous Driver Assistance System, dem City Anomaly Monitoring System und dem Violation Alert Parking System
- Verwendung einer breiten Palette von Tools, einschließlich Python, C++, TensorRT, CUDA, CMake, PyTorch, TensorFlow, NumPy, Docker, OpenCV, Git und CI/CD mit Jenkins
Technologien:
- Technologien:
TensorFlow
- PyTorch
C++
Cuda
Python
Docker
NumPy
OpenCV
Jenkins
Ingenieur für maschinelles Lernen / Computer Vision
StarkBits - 11 monate
- Entwicklung von Objekterkennungs- und Tracking-Systemen zur Analyse von Überwachungsinhalten, um Sicherheitsmaßnahmen zu verbessern
- Einsatz von Tools wie Python, C++, CMake, PyTorch, TensorFlow, NumPy, Docker, OpenCV, Git, Jira, Google Cloud, CI/CD und Jenkins
Technologien:
- Technologien:
-
TensorFlow
- PyTorch
-
C++
-
Python
-
Docker
-
NumPy
-
OpenCV
-
Jenkins
Ingenieur für maschinelles Lernen / Computer Vision
The D. GmbH - 10 monate
Technologien:
- Technologien:
-
TensorFlow
-
C++
-
Python
-
Docker
-
NumPy
-
OpenCV
Ausbildung
BSc.BSc Computertechnik
El-Azhar-Universität · 2015 - 2020
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