Petar S.

Machine Learning-Ingenieur

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.

Ein Ausschnitt aus den wissenschaftlichen Publikationen von 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.

Hauptkompetenz

    Andere Fähigkeiten

    • Python Python 3 Jahre
    • PHP PHP 2 Jahre
    • TensorFlow TensorFlow 2 Jahre
    Petar

    Petar S.

    34.90 € /Stunde

    Montenegro

    Reservieren Petar S.

    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:
      • ElasticSearch ElasticSearch
    • 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).
    • Full-Stack-Entwickler

      Fleka - 3 monate

      • Entwickeln von Webanwendungen für eine Bank.

      Technologien:

      • Technologien:
      • PHP PHP
      • JavaScript JavaScript
      • Laravel Laravel
      • Angular.js Angular.js
    • Machine Learning-Forscher

      Faculty of Electrical Engineering - 1 jahr 6 monate

      • Mitarbeit an verschiedenen Machine-Learning-Systemen. Einige seiner Projekte waren die Segmentierung von retinalen Blutgefäßen und der Nachweis von Falschem Mehltau in Weinblättern.

      Technologien:

      • Technologien:
      • Python Python
      • TensorFlow TensorFlow

    Ausbildung

    • MSc.Machine Learning

      Fakultät für Elektrotechnik in Podgorica · 2011 - 2017

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