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Petar S.
Machine Learning Engineer
Machine-Learning-Engineer mit guten Kenntnissen in verschiedenen Programmiersprachen.
Petar ist ein leidenschaftlicher Forscher mit 4 Jahren Berufserfahrung. Er ist ein sehr verantwortungsbewusster und fleißiger Mensch mit guten organisatorischen Fähigkeiten.
Petar hat als Ingenieur für Machine Learning an einer Vielzahl von Anwendungsfällen gearbeitet, darunter Deep Learning-Algorithmen für die optische Zeichenerkennung (OCR) und die intelligente Worterkennung (IWR), für die Signaturerkennung sowie einen wiederkehrenden neuronalen Ansatz für ein Netzwerk zur Verbesserung der Vorhersage des Luftqualitätsindex.
Hauptkompetenz
- Python 3 Jahre
- TensorFlow 2 Jahre
- Machine Learning 4 Jahre
Andere Fähigkeiten
- PHP 2 Jahre
- Laravel 2 Jahre
- Kubeflow 2 Jahre
Ausgewählte Erfahrung
Beschäftigung
Machine Learning-Wissenschaftler
Fleka - 1 jahr 1 monat
- Arbeiten an einem maschinellen Lernalgorithmus, um eine intelligente Bilddatenbank zu erstellen.
- Mitarbeit an der Implementierung von Elasticsearch für die Zeitungsportale „Pobjeda“ sowie „Analitika“ und die offizielle Website der Regierung von Montenegro.
Technologien:
- Technologien:
Matlab
Software-Entwickler
Robot Code - 8 monate
- Arbeitete an der Entwicklung von zwei Informationssystemen. Eine ist für die Bestellung und Lieferung von Essen, die andere für die Terminplanung von Schönheitssalons in Montenegro.
Technologien:
- Technologien:
Python
Machine Learning-Ingenieur
Omnitech MNE - 1 jahr 5 monate
- Arbeitete an einem Machine-Learning-System im SeVaRA-Projekt. SeVaRA integriert ein R&D-Projekt mit dem Ziel, ein innovatives System zur Berechnung eines aggregierten Umweltrisikoindex zu definieren, der aus mehreren Parametern abgeleitet wird, zusammengefasst in:
- Risiko von Folgen sehr kurzfristiger Wetterereignisse;
- Risiko der Geolokalisierung nach historischen Daten;
- Risiko im Zusammenhang mit der Instabilität des Bodens oder der Industriegüter.
- Arbeitete an einem Machine-Learning-System im SeVaRA-Projekt. SeVaRA integriert ein R&D-Projekt mit dem Ziel, ein innovatives System zur Berechnung eines aggregierten Umweltrisikoindex zu definieren, der aus mehreren Parametern abgeleitet wird, zusammengefasst in:
Machine Learning-Ingenieur
Datum Solutions - 11 monate
- Entwicklung eines Systems für Machine Learning zur Signaturerkennung;
- Erstellung von Deep-Learning-Algorithmen für die optische Zeichenerkennung (OCR) und die intelligente Worterkennung (IWR).
Ausbildung
MSc.Machine Learning
Fakultät für Elektrotechnik in Podgorica · 2011 - 2017
Finden Sie Ihren nächsten Entwickler innerhalb von Tagen, nicht Monaten
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