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Alex T.
Machine Learning Engineer
Alex hat einen Ph.D. in Machine Learning und verfügt über mehr als 7 Jahre professionelle Berufserfahrung in ML und Informatik.
Er hat als Ingenieur für Machine Learning bei Unternehmen wie Bosch und Samsung mit Anwendungsfällen in den Bereichen Computer Vision und Deep Learning gearbeitet.
Hauptkompetenz
- NumPy 7 Jahre
- Python 7 Jahre
- C++ 3 Jahre
Andere Fähigkeiten
- TensorFlow 4 Jahre
- Pandas 4 Jahre
- Caffe 3 Jahre
Ausgewählte Erfahrung
Beschäftigung
Senior Machine Learning-Ingenieur
Virtual Control - 2 jahre
- Entwicklung einer Lösung für Computer Vision zur Sendungsverfolgung in der Lieferkette.
- Entwicklung eines Algorithmus zur Schätzung der menschlichen Haltung basierend auf Deep-Learning-Technologien.
- Entwicklung von Menschenerkennung, One-Camera-Tracking, Multi-Camera-Tracking, Re-Identifikationsalgorithmus.
- Die Genauigkeit der anfänglichen Open-Source-Lösung wurde um 26 % erhöht und die Inferenzzeit um 50 % verringert.
- Entwarf eine Architektur für Lösung der Computer Vision.
- Verbesserte die Geschwindigkeit des Systems von 1 Frame-per-Second auf 10 Frames-per-Second auf 4 CPUs (ohne GPU-Nutzung) ohne Genauigkeitsverlust.
- Leitete ein Team der drei ML- und Software-Ingenieure im Projekt.
Technologien:
- Technologien:
NumPy
Python
Caffe
C++
Kotlin
OpenCV
TensorFlow
Openvino
Kubeflow
Senior Software-Ingenieur
Occipital - 10 monate
- Entwicklung von ROS- und ROS2-Treibern für RGB-D-Kameras.
Technologien:
- Technologien:
-
C++
Senior Machine Learning-Ingenieur
Samsung R&D Institute - 1 jahr 3 monate
- Entwicklung eines simultanen Lokalisierungs- und Mapping-Algorithmus (SLAM) für ein autonomes Fahrzeug.
- Entwicklung eines Algorithmus zur Objekterkennung für ein autonomes Fahrzeug basierend auf Deep-Learning-Technologien.
- Entwicklung eines Algorithmus zur Verkehrszeichenerkennung für ein autonomes Fahrzeug basierend auf Deep-Learning-Technologien.
- Verbesserte die Genauigkeit der ursprünglichen Open-Source-Lösung um 5 % durch Zusammenführung von Kamera- und LIDAR-Daten.
- Die Genauigkeit der ursprünglichen Open-Source-Lösung wurde um 20 % verbessert und die Inferenzgeschwindigkeit wurde durch die Neugestaltung der neuronalen Netzwerkarchitektur sowie eine verbesserte Trainingsstrategie um 30 % verringert.
Technologien:
- Technologien:
-
NumPy
-
Python
-
Caffe
-
C++
Keras
-
OpenCV
-
TensorFlow
Machine Learning-Ingenieur
PrivatBank - 7 monate
- Entwicklung einer Lösung für Computer-Vision für eine automatische Personenerkennung und Personenzählung.
Technologien:
- Technologien:
-
NumPy
-
Python
-
Caffe
XGBoost
Software-Ingenieur
LightIt - 10 monate
- Entwicklung einer Webanwendung mit Datenanalysetools.
Technologien:
- Technologien:
-
Python
Mathematik-Ingenieur
JSC Zaporizhstal - 1 jahr 9 monate
- Entwicklung eines Modells der Gasrückführung im Sinterofen und dessen Implementierung in die Steuerung.
- Entwicklung eines Systems zur Informationsbeschaffung über alle Kosten der Ressourcen in einer Anlage.
Technologien:
- Technologien:
-
Python
SQL
MSSQL
-
C++
Ausbildung
Dr. Phil.Machine learning
Taras Shevchenko Nationale Universität von Kyiv · 2018 - 2022
MSc.Machine Learning
Taras Shevchenko Nationale Universität von Kyiv · 2012 - 2014
BSc.Automatisierung und Computer-integrierte Technologien
Zaporizhia State Engineering Academy · 2008 - 2012
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- Auf Ihren Bedarf bezüglich des Recruitments von Software-Entwicklern eingehen
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