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
    Python 3 Jahre
  • TensorFlow
    TensorFlow 2 Jahre
  • Machine learning
    Machine learning 4 Jahre
Andere Fähigkeiten
  • PHP
    PHP 2 Jahre
  • Laravel
    Laravel 2 Jahre
  • Kubeflow
    Kubeflow 2 Jahre
Petar
Petar S.

Montenegro

Erste Schritte

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 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 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:
      1. Risiko von Folgen sehr kurzfristiger Wetterereignisse;
      2. Risiko der Geolokalisierung nach historischen Daten;
      3. Risiko im Zusammenhang mit der Instabilität des Bodens oder der Industriegüter.
  • 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

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