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 an
  • PHP

    PHP

    2 an
  • JavaScript

    JavaScript

    1 an
  • Typescript

    Typescript

    1 an
  • TensorFlow

    TensorFlow

    2 an
  • Django

    Django

    1 an
  • Laravel

    Laravel

    2 an
  • Angular.js

    Angular.js

    1 an
  • ElasticSearch

    ElasticSearch

    1 an
  • Kubeflow

    Kubeflow

    2 an

Expérience sélectionnée

Full-stack Developer

Fleka · 3 months

Developing web applications for a bank.

Technologies utilisées:
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).

Technologies utilisées:
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.

Technologies utilisées:
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.

Technologies utilisées:
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.

Technologies utilisées:
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.

Technologies utilisées:
skill

ElasticSearch

Formation

MSc. Machine Learning

Faculty of Electrical Engineering in Podgorica · 2011 - 2017

Comment ça marche

2 à 3 mins

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Des questions ?

Combien ça coûte d'embaucher un développeur chez Proxify ?

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Comment se déroule la période d'essai sans risque avec un développeur ?

C'est simple. Grâce à notre processus de sélection des candidatures qui est exhaustif et exemplaire, nous savons que nos développeurs sont parmi les meilleurs dans leur catégorie. C'est pourquoi nous pouvons vous proposer un essai sans risque pendant une semaine. Vous ne payez que si vous êtes satisfait.

Est-ce que Proxify peut réellement trouver un développeur approprié en une semaine ?

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Comment se déroule le processus de sélection ?

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