Builders : Le podcast où on parle des hauts et des bas de la création de produits Tech d'exception. Écoutez ici

Ahmed E.

Ingénieur Machine Learning

Ahmed est un ingénieur Machine Learning / vision par ordinateur axé sur les résultats avec plus de 5 ans d’expérience, connu pour la conception et le déploiement de solutions innovantes.

Il est spécialisé dans la création d’algorithmes avancés pour diverses applications de vision par ordinateur et dans l’optimisation des modèles pour une utilisation dans le monde réel.

Sa carrière a touché divers secteurs, notamment le sport et l’automobile, ce qui témoigne de sa capacité d’adaptation et de sa polyvalence. Il a notamment réussi à mettre en œuvre des réseaux neuronaux à partir de zéro en utilisant C++ et CUDA, ce qui souligne son expertise technique et son engagement en faveur de l’innovation.

Ahmed a notamment obtenu la deuxième place au concours IEEEXtream 12.0. Par ailleurs, il souhaite vivement explorer les possibilités offertes par le secteur médical.

Principale expertise
  • Computer Vision 5 ans
  • TensorFlow
    TensorFlow 3 ans
  • PyTorch 5 ans
Autres compétences
  • Openvino
    Openvino 2 ans
  • MLOps 2 ans
  • Jenkins
    Jenkins 2 ans
Ahmed
Ahmed E.

Egypt

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Expérience sélectionnée

Emploi

  • Ingénieur en apprentissage automatique / vision par ordinateur

    Tahaluf Al Emarat Technical Solutions - 3 années 1 mois

    • Optimisation des modèles de Machine Learning et développement d'un framework C++ optimisé pour le déploiement d'applications de Machine Learning sur des appareils de périphérie et dans le cloud.
    • Collaboration à divers projets de vision par ordinateur dans l'industrie automobile, notamment le système d'aide à la conduite autonome, le système de surveillance des anomalies en ville et le système de stationnement avec alerte de violation.
    • Utilisation d'un large éventail d'outils, notamment Python, C++, TensorRT, CUDA, CMake, PyTorch, TensorFlow, NumPy, Docker, OpenCV, Git, et CI/CD avec Jenkins.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • TensorFlow TensorFlow
    • PyTorch
    • C++ C++
    • Cuda Cuda
    • Python Python
    • Docker Docker
    • NumPy NumPy
    • OpenCV OpenCV
    • Jenkins Jenkins
  • Ingénieur en apprentissage automatique / vision par ordinateur

    StarkBits - 11 mois

    • A développé des systèmes de détection et de suivi d’objets pour l’analyse de contenu de surveillance afin d’améliorer les mesures de sécurité.
    • A utilisé des outils tels que Python, C++, CMake, PyTorch, TensorFlow, NumPy, Docker, OpenCV, Git, Jira, Google Cloud, CI/CD, et Jenkins.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • TensorFlow TensorFlow
    • PyTorch
    • C++ C++
    • Python Python
    • Docker Docker
    • NumPy NumPy
    • OpenCV OpenCV
    • Jenkins Jenkins
  • Ingénieur en apprentissage automatique / vision par ordinateur

    The D. GmbH - 10 mois

    • A contribué à l’analyse du contenu vidéo pour les vidéos de football, qui comprenait la détection d’objets, le suivi et la reconnaissance d’actions pour les joueurs, les ballons et les articulations du corps.
    • A utilisé une variété d’outils et de technologies, y compris Python, C++, TensorFlow, NumPy, Docker, OpenCV, Git, Jira, et AWS.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • TensorFlow TensorFlow
    • C++ C++
    • Python Python
    • Docker Docker
    • NumPy NumPy
    • OpenCV OpenCV

Éducation

  • License ès sciencesBaccalauréat en génie informatique

    Université El Azhar · 2015 - 2020

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