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Petar S.
Ingénieur Machine Learning
Un ingénieur en apprentissage automatique ayant une bonne connaissance de différents langages de programmation.
Petar est un chercheur passionné qui totalise 4 ans d'expérience professionnelle. C'est une personne très responsable et travailleuse avec un sens aigu de l'organisation.
Petar a travaillé sur une grande variété de cas d'usage en tant qu'ingénieur en Machine Learning, y compris des algorithmes de deep learning pour la Reconnaissance Optique de Caractères (OCR) et la Reconnaissance Intelligente de Mots (IWR) pour la reconnaissance de signatures, et une approche de réseau neuronal récurrent pour améliorer la prédiction de l'indice de qualité de l'air.
Principale expertise
- Python 3 ans
- TensorFlow 2 ans
- Machine Learning 4 ans
Autres compétences
- PHP 2 ans
- Laravel 2 ans
- Kubeflow 2 ans
Expérience sélectionnée
Emploi
Scientifique en Machine Learning
Fleka - 1 an 1 mois
- Elaboration d’un algorithme de Machine Learning pour créer une base de données d'images intelligentes.
- Implémentation d'Elasticsearch pour les portails de journaux "Pobjeda" et "Analitika" et le site web officiel du gouvernement du Monténégro.
Les technologies:
- Les technologies:
Matlab
Développeur de Logiciels
Robot Code - 8 mois
- Participation au développement de deux systèmes d'information. L'un destiné à la commande et à la livraison de nourriture, et l'autre à la programmation dans les salons de beauté au Monténégro.
Les technologies:
- Les technologies:
Python
Ingénieur en Machine Learning
Omnitech MNE - 1 an 5 mois
- Travail sur un système de machine learning dans le cadre du projet SeVaRA. SeVaRA intègre un projet de R&D visant à définir un système innovant pour le calcul d'un indice de risque environnemental agrégé dérivé de multiples paramètres résumés dans:
- le risque de conséquences d'événements météorologiques à très court terme ;
- le risque lié à la géolocalisation en fonction des données historiques ;
- le risque lié à l'instabilité des sols ou des produits manufacturés.
- Travail sur un système de machine learning dans le cadre du projet SeVaRA. SeVaRA intègre un projet de R&D visant à définir un système innovant pour le calcul d'un indice de risque environnemental agrégé dérivé de multiples paramètres résumés dans:
Ingénieur en Machine Learning
Datum Solutions - 11 mois
- Développement d'un système de machine learning pour la reconnaissance de signatures;
- Création d'algorithmes de deep learning pour la reconnaissance optique de caractères (OCR) et la reconnaissance intelligente de mots (IWR).
Éducation
Maîtrise ès sciencesMachine Learning
Faculté d'Ingénierie Electrique de Podgorica · 2011 - 2017
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