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Computer Vision Engineer

zuletzt online vor 4 Tagen
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  • 53225 Bonn
  • auf Anfrage
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  • 31.10.2024

Kurzvorstellung

Erfahrener Profi mit 11 Jahren Erfahrung in der Softwareentwicklung und Expertise im maschinellen Lernen. Erfahren in C++, Python und C#, mit Kenntnissen in Frameworks wie OpenCV, TensorFlow, PyTorch.

Qualifikationen

  • C#
  • C++
  • Computer Vision
  • Deeplearning4j
  • Forschung & Entwicklung13 J.
  • Maschinelles Lernen
  • MLOps
  • Opencv
  • Python
  • Pytorch
  • Tensorflow

Projekt‐ & Berufserfahrung

Freelance Computer Vision Engineer
Vorwerk & CO. KG, Bonn
1/2024 – offen (11 Monate)
High-Tech- und Elektroindustrie
Tätigkeitszeitraum

1/2024 – offen

Tätigkeitsbeschreibung

Entwickelte 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 Qualifikationen

Forschung & Entwicklung

Freelance Computer Vision Engineer
Veridos GmbH, Bonn
2/2022 – 1/2024 (2 Jahre)
High-Tech- und Elektroindustrie
Tätigkeitszeitraum

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.

Eingesetzte Qualifikationen

Forschung & Entwicklung

Machine Learning Engineer for RPA
BiresevIT, Bonn
12/2018 – 2/2022 (3 Jahre, 3 Monate)
High-Tech- und Elektroindustrie
Tätigkeitszeitraum

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.

Eingesetzte Qualifikationen

Forschung & Entwicklung

Computer Vision Engineer
Motec GmbH, Koblenz
10/2017 – 11/2018 (1 Jahr, 2 Monate)
High-Tech- und Elektroindustrie
Tätigkeitszeitraum

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.

Eingesetzte Qualifikationen

Forschung & Entwicklung

Software developer
Gigatronik Gmbh, Köln
1/2014 – 4/2017 (3 Jahre, 4 Monate)
High-Tech- und Elektroindustrie
Tätigkeitszeitraum

1/2014 – 4/2017

Tätigkeitsbeschreibung

Entwicklung von HMI-Anwendungen für BMW- und
Mercedes-Fahrzeuge unter Verwendung von C++,
Qt, C# und WPF

Eingesetzte Qualifikationen

Forschung & Entwicklung

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
University of Bonn, Bonn
5/2012 – 10/2013 (1 Jahr, 6 Monate)
IT & Entwicklung
Tätigkeitszeitraum

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.

Eingesetzte Qualifikationen

Forschung & Entwicklung

Computer Vision Engineer
Fraunhofer, Sankt Augustin
3/2011 – 4/2012 (1 Jahr, 2 Monate)
High-Tech- und Elektroindustrie
Tätigkeitszeitraum

3/2011 – 4/2012

Tätigkeitsbeschreibung

Segmentierung von Objektklassen unter verwendung von Random Forests und RGBD-SLAM.

Eingesetzte Qualifikationen

Forschung & Entwicklung

Ausbildung

Informatik
Master of Science
Rheinische Friedrich-Wilhelms University - Bonn
2012
Bonn
Computer Science
Master of Science
Institute For Mathematics Und Computer Science - Novi Sad, Serbien
2009
Novi Sad Serbien

Über mich

Erfahrener Profi mit 11 Jahren Erfahrung in der Softwareentwicklung und Expertise im maschinellen Lernen. Beherrscht C++, Python und C#, mit Fachkenntnissen in Frameworks wie OpenCV, TensorFlow, PyTorch, Qt und WPF. Erfahrung mit MLOps-Tools wie MLFlow, DVC und LakeFs. Proficient in Docker und Azure Cloud für Deployment. Engagiert für Innovation, Problemlösung und die Lieferung hochwertiger Ergebnisse. Bereit, mit starken technischen Fähigkeiten und einem tiefen Verständnis für Softwareentwicklung und maschinelles Lernen zum Projekterfolg beizutragen.

Persönliche Daten

Sprache
  • Serbisch (Muttersprache)
  • Deutsch (Fließend)
  • Englisch (Fließend)
Reisebereitschaft
auf Anfrage
Arbeitserlaubnis
  • Europäische Union
Home-Office
bevorzugt
Profilaufrufe
103
Alter
39
Berufserfahrung
10 Jahre und 10 Monate (seit 01/2014)

Kontaktdaten

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