Petar

Machine Learning Engineer

30 €/h

Petar is a passionate researcher with 4 years of working experience. He is a very responsible and hardworking person with good organizational skills.

Petar has worked on a wide variety of use cases as a Machine Learning engineer including Deep Learning algorithms for Optical Character Recognition (OCR) and Intelligent Word Recognition (IWR) for signature recognition, and recurrent neural network approach to improve
the air quality index prediction.

Some of the scientific publications of Petar:


[1] P. Sekulić, M. Bajčeta, and S. Djukanović, “Retinal blood vessels segmentation using support vector machine and
modified line detector,” in Informacione tehnologije 2017 -sadašnjost i budućnost, pp. 185–188, 2017.

[2] P. Sekulić, S. Djukanović, and I. Djurović, “Detection of downy mildew in grapevine leaves using support vector
machine,” in Zbornik radova: Informacione tehnologije 2016, pp. 169–172, 2016.

[3] M. Bajčeta, P. Sekulić, S. Djukanović, T. Popovic, and V. Popović-Bugarin, “Retinal blood vessels segmentation
using ant colony optimization,” in 2016 13th Symposium on Neural Networks and Applications (NEUREL), pp. 1–6,
IEEE, 2016.

[4] F. Cassano, A. Casale, P. Regina, L. Spadafina, and P. Sekulić, “A recurrent neural network approach to improve
the air quality index prediction,” in International Symposium on Ambient Intelligence, pp. 36–44, Springer, 2019.

[5] M. Bajčeta, P. Sekulić, B. Krstajić, S. Djukanović, and T. Popović, “A private iot cloud platform for precision agriculture and ecological monitoring,” in International Conference on Electrical, Electronic and Computing Engineering (IcETRAN), 2016.

[6] E. Hot and P. Sekulić, “Compressed sensing mri using masked dct and dft measurements,” in 2015 4th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO), pp. 323–326, IEEE, 2015.

  • Python

    Python

    3 Jahr
  • PHP

    PHP

    2 Jahr
  • JavaScript

    JavaScript

    1 Jahr
  • Typescript

    Typescript

    1 Jahr
  • TensorFlow

    TensorFlow

    2 Jahr
  • Django

    Django

    1 Jahr
  • Laravel

    Laravel

    2 Jahr
  • Angular.js

    Angular.js

    1 Jahr
  • ElasticSearch

    ElasticSearch

    1 Jahr
  • Kubeflow

    Kubeflow

    2 Jahr

Ausgewählte Erfahrung

Full-stack Developer

Fleka · 3 months

Developing web applications for a bank.

Verwendete Technologien:
skill

PHP

skill

JavaScript

skill

Laravel

skill

Angular.js

Machine Learning Engineer

Datum Solutions · 11 months

  • Developing a Machine Learning system about signature recognition;
  • Creating Deep Learning algorithms for Optical Character Recognition (OCR) and Intelligent Word Recognition (IWR).

Verwendete Technologien:
Machine Learning Engineer

Omnitech MNE · 1 year 4 months

Worked on a Machine Learning system on the SeVaRA project. SeVaRA integrates an R&D project aimed at defining an innovative system for the
calculation of an aggregated environmental risk index derived from multiple parameters summarized in:

  1. risk of consequences of very short-term weather events;
  2. risk of the geo-location according to historical data;
  3. risk associated with instability of soil or manufactured goods.

Verwendete Technologien:
Machine Learning Researcher

Faculty of Electrical Engineering · 1 year 5 months

Worked on various Machine learning systems. Some of his projects were Retinal blood vessel segmentation and Detection of Downy Mildew in Grapevine Leaves.

Verwendete Technologien:
skill

Python

skill

TensorFlow

Software Developer

Robot Code · 8 months

Worked on developing two information systems. One is for ordering and delivering food, while the other is for scheduling in beauty salons in Montenegro.

Verwendete Technologien:
skill

Python

Machine Learning Scientist

Fleka · 1 year 1 month

  • Working on a machine-learning algorithm to create a smart image database;
  • Working on the implementation of Elasticsearch for the newspaper portals ”Pobjeda” and ”Analitika” and the official website of the Government of Montenegro.

Verwendete Technologien:
skill

ElasticSearch

Ausbildung

MSc. Machine Learning

Faculty of Electrical Engineering in Podgorica · 2011 - 2017

Wie es funktioniert

2-3 Minuten

Nennen Sie uns Ihre Anforderungen

Sprechen Sie mit uns über Ihre technischen Anforderungen und Ziele für Ihr Produkt oder Projekt.

1-2 Wochen

Treffen Sie Ihren neuen Tech-Star und arbeiten Sie mit ihm

Innerhalb von Tagen werden Sie ein handverlesenes und qualitätsgesichertes Technik-Talent treffen und mit diesem zusammenarbeiten.


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Haben Sie eine Frage?

Wie viel kostet es, einen Proxify-Entwickler einzustellen?

Wenn es um die Preisgestaltung geht, setzen wir auf Transparenz. Sie wissen immer, wie viel Sie zahlen werden. Unser einfachster Preisplan ist die flexible Preisgestaltung, bei der Sie zwischen 28 € und 35 €/Stunde bezahlen. Das ist alles. Keine versteckten Kosten und keine Startgebühren. Der Preis, den Sie zwischen 28 € und 35 €/Stunde zahlen, hängt von der Erfahrung und dem Dienstalter des ausgewählten Entwicklers ab. Wenn Sie im Voraus wissen, dass Sie jemanden in Teilzeit oder Vollzeit benötigen, können wir Ihnen einen noch niedrigeren Preis anbieten, wenn Sie sich für diese Stunden verpflichten können. Sie können jederzeit zwischen unseren Preisplänen wechseln.

Wie funktioniert die risikofreie Testphase mit einem Entwickler?

Es ist ganz einfach. Aufgrund unseres gründlichen und hervorragenden Prüfverfahrens wissen wir, dass unsere Entwickler zu den Besten in ihrem Bereich gehören. Darum können wir Ihnen eine risikofreie, 1-wöchige Testphase anbieten.

Kann Proxify wirklich innerhalb 1 Woche einen geeigneten Entwickler vorstellen?

Ja, in fast allen Fällen können wir innerhalb einer Woche einen Entwickler finden. Es kann Fälle geben, in denen ein Kunde nach einem Entwickler mit besonderen, zusätzlichen Fähigkeiten oder Erfahrungen sucht und dann kann es manchmal länger dauern, den richtigen Kandidaten zu finden. Wenn Sie das Gefühl haben, dass Ihr Fall in irgendeiner Weise einzigartig oder besonders ist, kontaktieren Sie uns und wir werden unser Bestes tun, um Ihnen den wahrscheinlichsten Zeitrahmen für die Suche nach dem perfekten Talent für Ihre Bedürfnisse zu nennen.

Wie funktioniert das Prüfverfahren?

Wir sind stolz auf die Tatsache, dass wir eines der umfassendsten Prüfverfahren der Branche haben. Wir erhalten tausende von Bewerbungen von Entwicklern, die sich bewerben, um ein Teil von Proxify zu werden, aber nur ein Bruchteil dieser Entwickler bestehen unseren Screening-Prozess: Vorstellungsgespräche, Programmierungs-, Logik-, Persönlichkeits- und Englisch-Tests – wir haben Ihnen ja mitgeteilt, dass es umfassend ist! Tatsächlich werden unter 4 % der Bewerber Teil von Proxify und dies ermöglicht es uns, zu garantieren, dass Ihnen ein erfahrener, zuverlässiger Entwickler vorgestellt wird, von dem wir wissen, dass er perfekt zu Ihrem Unternehmen passen wird.

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Programmierung ist eine universelle Sprache. Deshalb sucht Proxify weit und breit nach den weltweit besten Talenten auf dem Technik-Gebiet. Wir machen es sicher und einfach, Entwickler und Designer zu beschäftigen. Und das natürlich zu einem guten Preis.

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