Computer Vision Engineer
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- 31.10.2024
Kurzvorstellung
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
1/2024 – offen
TätigkeitsbeschreibungEntwickelte eine robuste Trainingspipeline unter Verwendung von Databricks für Objekterkennungs- und semantische Segmentierungsaufgaben, speziell zugeschnitten auf Time-of-Flight (ToF) Kamerabilder, um Hindernisse zu erkennen. Integrierte den Inferenzprozess in ein C++-Projekt für Reinigungsroboter, optimiert für die Arm64-Prozessorarchitektur, um Hinderniserkennungs- und -vermeidungsfunktionen zu erleichtern.
Eingesetzte QualifikationenForschung & Entwicklung
2/2022 – 1/2024
Tätigkeitsbeschreibung
Entwickelte und implementierte fortschrittliche Deep-Learning-Modelle für:
Gesichtserkennung und Anti-Gesichts-Spoofing unter Verwendung von Thermal- und RGB-Bildern
Trainierte semantische Segmentierungsmodelle für präzise Hintergrundentfernung in Porträtaufnahmen von Menschen
Entwickelte Objekterkennungsmodelle zur Identifizierung von Schäden in Reisepässen
Verwendete Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und OpenCV. Die Modelle wurden über Docker-Container bereitgestellt und gRPC- und REST-APIs sowie C++-Bibliotheken zur Verfügung gestellt. Die MLOps-Pipelines wurden unter Verwendung von MLFlow, LakeFs und Flyte verwaltet. Azure-Cloud-Technologien wurden für effizientes Modelltraining eingesetzt. In Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams wurden Computer-Vision-Funktionen in verschiedene Projekte integriert, was zu verbesserten Produktmerkmalen führte.
Forschung & Entwicklung
12/2018 – 2/2022
Tätigkeitsbeschreibung
Entwickelte Robotic Process Automation (RPA)-Lösungen für Unternehmen im Rahmen freiberuflicher Tätigkeit.
Verwendete Python und TensorFlow für das Training von Deep-Learning-Modellen zur Objekterkennung.
Nutzte C++ und C# zur Entwicklung von Robotic Process Automation (RPA)-Lösungen.
Deployment sowohl lokal (on-premises) als auch in der Azure Cloud.
Forschung & Entwicklung
10/2017 – 11/2018
Tätigkeitsbeschreibung
Entwickelte Lösungen für autonomes Fahren durch das Training von Deep-Learning-Modellen für die Objekterkennung, um Menschen, Autos, Bäume usw. in RGB-Bildern zu erkennen.
Verwendete Python und TensorFlow für das Training der Modelle.
Implementierung der Bodenebenen- und Fahrspurerkennung mithilfe der ZED-Stereokamera unter Verwendung klassischer Computer-Vision-Ansätze in C++ und OpenCV.
Forschung & Entwicklung
1/2014 – 4/2017
Tätigkeitsbeschreibung
Entwicklung von HMI-Anwendungen für BMW- und
Mercedes-Fahrzeuge unter Verwendung von C++,
Qt, C# und WPF
Forschung & Entwicklung
5/2012 – 10/2013
Tätigkeitsbeschreibung
Implementierung des Projekts "Learning Hierarchical Invariant Features for Action Recognition in Videos" unter Verwendung von C++ und Python.
Beschleunigung von Algorithmen durch die Entwicklung einer CUDA C++-Erweiterung.
Forschung & Entwicklung
3/2011 – 4/2012
TätigkeitsbeschreibungSegmentierung von Objektklassen unter verwendung von Random Forests und RGBD-SLAM.
Eingesetzte QualifikationenForschung & Entwicklung
Ausbildung
Rheinische Friedrich-Wilhelms University - Bonn
Bonn
Institute For Mathematics Und Computer Science - Novi Sad, Serbien
Novi Sad Serbien
Über mich
Persönliche Daten
- Serbisch (Muttersprache)
- Deutsch (Fließend)
- Englisch (Fließend)
- Europäische Union
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