So beschleunigen Sie Ihre Softwareentwicklung mit KI: Unsere exklusiven Tipps.

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
    TensorFlow 3 Jahre
  • PyTorch 5 Jahre
Andere Fähigkeiten
  • Openvino
    Openvino 2 Jahre
  • MLOps 2 Jahre
  • Jenkins
    Jenkins 2 Jahre
Ahmed
Ahmed E.

Egypt

Erste Schritte

Ausgewählte Erfahrung

Beschäftigung

  • Ingenieur für maschinelles Lernen / Computer Vision

    Tahaluf Al Emarat Technical Solutions - 3 jahre 1 monat

    • 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 TensorFlow
    • PyTorch
    • C++ C++
    • Cuda Cuda
    • Python Python
    • Docker Docker
    • NumPy NumPy
    • OpenCV OpenCV
    • Jenkins 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 TensorFlow
    • PyTorch
    • C++ C++
    • Python Python
    • Docker Docker
    • NumPy NumPy
    • OpenCV OpenCV
    • Jenkins Jenkins
  • Ingenieur für maschinelles Lernen / Computer Vision

    The D. GmbH - 10 monate

    • Mitwirkung an der Videoinhaltsanalyse für Fußballvideos, einschließlich Objekterkennung, Tracking und Aktionserkennung für Spielende, Bälle und Gelenke
    • Verwendung einer Vielzahl an Tools und Technologien, darunter Python, C++, TensorFlow, NumPy, Docker, OpenCV, Git, Jira und AWS

    Technologien:

    • Technologien:
    • TensorFlow TensorFlow
    • C++ C++
    • Python Python
    • Docker Docker
    • NumPy NumPy
    • OpenCV OpenCV

Ausbildung

  • BSc.BSc Computertechnik

    El-Azhar-Universität · 2015 - 2020

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