English
Svenska
Dansk
Dutch
Deutsch
Français
Norsk
NEW
Proxify is bringing transparency to tech team performance based on research conducted at Stanford. An industry first, built for engineering leaders.
Learn more
Ahmed E.
Machine Learning Engineer
Ahmed on tuloshakuinen koneoppimis-/tietokonenäköinsinööri, jolla on yli 5 vuoden kokemus ja joka tunnetaan innovatiivisten ratkaisujen suunnittelusta ja käyttöönotosta.
Hän on erikoistunut luomaan kehittyneitä algoritmeja erilaisiin tietokonenäön sovelluksiin ja optimoimaan malleja reaalimaailman käyttöön.
Hänen uransa on ulottunut eri aloille, kuten urheiluun ja autoteollisuuteen, mikä osoittaa hänen sopeutumiskykynsä ja monipuolisuutensa. Yksi hänen merkittävistä saavutuksistaan on neuroverkkojen toteuttaminen tyhjästä C++:lla ja CUDA:lla, mikä korostaa hänen teknistä asiantuntemustaan ja sitoutumistaan innovointiin.
Ahmedin saavutuksiin kuuluu muun muassa toinen sija IEEEXtream 12.0 -kilpailussa. Lisäksi hän on erittäin kiinnostunut mahdollisuuksista lääketieteen alalla.
Tärkein asiantuntemus
- Computer Vision 5 vuotta
- TensorFlow 3 vuotta
- PyTorch 5 vuotta
Muut taidot
- Openvino 2 vuotta
- MLOps 2 vuotta
- Jenkins 2 vuotta
Valittu kokemus
Työllisyys
Koneoppiminen / Tietokonenäkö-insinööri
Tahaluf Al Emarat Technical Solutions - 4 years 5 months
- Koneoppimismallien optimointi ja optimoidun C++-kehyksen kehittäminen koneoppimissovellusten käyttöönottoa varten reunalaitteissa ja pilvipalveluissa.
- Yhteistyö erilaisissa autoteollisuuden tietokonenäköhankkeissa, mukaan lukien autonominen kuljettajan apujärjestelmä, kaupunkien poikkeavuuksien seurantajärjestelmä ja pysäköintijärjestelmä, joka varoittaa pysäköintirikkomuksista.
- Hyödynsi monenlaisia työkaluja, kuten Python, C++, TensorRT, CUDA, CMake, PyTorch, TensorFlow, NumPy, Docker, OpenCV, Git ja CI/CD Jenkinsin kanssa.
Machine Learning/Computer Vision Engineer
Tahaluf Al Emarat Technical Solutions - 4 years 5 months
- Leading a small team that is responsible for optimizing machine learning models, and building an optimized C++ framework to deploy machine learning applications on edge devices and on the cloud
- Collaborating on multiple computer vision projects in the automotive industry, including Autonomous Driver Assistance system, City Anomaly Monitoring System and Violation Alert Parking System.
- Utilizing tools such as Python, C++, TensorRT, CUDA, CMake, PyTorch, TensorFlow, NumPy, Docker, OpenCV, Git, CI/CD, and Jenkins.
Tekniikat:
- Tekniikat:
TensorFlow
NumPy
OpenCV
PyTorch
Cuda
Koneoppiminen / Tietokonenäkö-insinööri
StarkBits - 11 months
- Kehitti kohteiden havaitsemis- ja seurantajärjestelmiä valvontasisällön analysointia varten turvatoimien tehostamiseksi.
- Hyödynsi työkaluja, kuten Python, C++, CMake, PyTorch, TensorFlow, NumPy, Docker, OpenCV, Git, Jira, Google Cloud, CI/CD ja Jenkins.
Machine Learning/Computer Vision Engineer
StarkBits - 11 months
-
Developed Object Detection and Tracking systems for surveillance content analysis to enhance security measures;
-
Employed tools like Python, C++, CMake, PyTorch, TensorFlow, NumPy, Docker, OpenCV, Git, Jira, GCloud, CI/CD, and Jenkins.
Tekniikat:
- Tekniikat:
-
TensorFlow
-
NumPy
-
OpenCV
-
PyTorch
-
Koneoppiminen / Tietokonenäkö-insinööri
The D. GmbH - 10 months
Machine Learning/Computer Vision Engineer
The D. GmbH - 10 months
-
Contributed to Video Content Analysis for football videos, encompassing Object Detection, Tracking, and Action Recognition for players, balls, and body joints;
-
Utilized Python, C++, TensorFlow, NumPy, Docker, OpenCV, Git, Jira, and AWS.
Tekniikat:
- Tekniikat:
-
TensorFlow
-
NumPy
-
OpenCV
-
Machine Learning/Computer Vision Engineer
MYCORR - 1 year
-
Addressed Security Video Surveillance issues, implementing Object Classification and Detection using Deep Learning and Computer Vision techniques;
-
Employed Python, OpenCV, TensorFlow, and Git.
Tekniikat:
- Tekniikat:
-
TensorFlow
-
OpenCV
-
Koulutus
BSc.Tietotekniikan BSc
El-Azharin yliopisto · 2015 - 2020
Löydä seuraava kehittäjäsi päivien, ei kuukausien sisällä
Kun otat yhteyttä, järjestämme lyhyen 25 minuuttia kestävän tapaamisen, jonka aikana:
- Kartoitamme yrityksenne kehitystarvetta
- Kertoa prosessimme, jolla löydämme teille pätevän, ennakkotarkastetun kehittäjän verkostostamme
- Käymme läpi askeleet, joilla oikea ehdokas pääsee aloittamaan – useimmiten viikon sisällä