Firas T.
Machine-Learning-Ingenieur
Erfahrungen
Machine-Learning-Ingenieur
Omdena.com
- Leitete ein Omdena Local Chapter in Tunesien, organisierte und leitete ein Team von Freiwilligen zur Zusammenarbeit an sozialen Impact-Projekten und betreute Einzelne, um Fähigkeiten in Data Science und Machine Learning zu entwickeln.
- Entwickelte Deep-Learning-Modelle mit Python und TensorFlow zur Erkennung von Olivenblattkrankheiten mit 95% Genauigkeit, wodurch lokale Landwirte ihre Kosten durch frühzeitige Interventionsstrategien um 20% senken konnten.
- Entwickelte Computer-Vision-Modelle zur Klassifizierung roter Blutkörperchen zur Diagnose von Sichelzellenanämie, was die Vorhersagegenauigkeit um 25% erhöhte, unter Einsatz von Python, TensorFlow und OpenCV und in enger Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern und Ingenieuren aus Benin.
Deep-Learning-Forschungsingenieur
Intelligent Machines Lab, University of Gabes
- Automatisierte Extraktion von Fußball-Highlights mithilfe von Deep Learning und einem maßgeschneiderten YOLOv7-Modell, das mit PyTorch feinabgestimmt wurde, wodurch die Erkennungsgenauigkeit für Schlüsselszenen um 90% stieg und die Videobearbeitungszeit um 90% reduziert wurde.
- Entwickelte eine Bildextraktions-Pipeline (Python), ein Videokompressionstool (OpenCV, FFMPEG) und eine Full-Stack-Webanwendung (Django, React), um 90-minütige Spiele in 5-minütige Zusammenfassungen zu komprimieren und bereitzustellen, wodurch die Schnittzeit um 80% reduziert und der Echtzeitzugriff auf Highlights ermöglicht wurde.
- Förderte abteilungsübergreifende Zusammenarbeit in einem hybriden akademisch-industriellen Umfeld, indem Forschungsergebnisse mit technischer Umsetzung abgestimmt wurden, um Innovationen in der Sportvideoanalyse zu beschleunigen.
Zusammenfassung
KI- und Machine-Learning-Experte mit über 7 Jahren Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung hochmoderner Deep-Learning-Modelle, KI-Pipelines und Full-Stack-ML-Lösungen in Bereichen wie medizinische Bildgebung, Landwirtschaft und Multimedia.
Erfahren in Computer Vision, Natural Language Processing und Generative AI, mit praktischer Expertise in Python, PyTorch, TensorFlow, Keras, OpenCV und Cloud-Plattformen (AWS, Google Cloud, Azure).
Versiert in Datenvorverarbeitung, Feature Engineering, Modellbewertung, Hyperparameter-Optimierung und dem Bereitstellen produktionsreifer KI-Systeme mit Docker, Kubernetes, MLflow und DVC.
Bekannt für den Aufbau optimierter, leistungsstarker KI-Modelle, das Feintuning großer Sprachmodelle und die Lieferung skalierbarer, innovativer Lösungen, die messbare Ergebnisse liefern und komplexe reale Probleme lösen.
Sprachen
Ausbildung
University of Gabes
Master der Automatischen Elektrotechnik · Automatische Elektrotechnik · Gabes, Tunesien
Kursinhalte: Künstliche Intelligenz, Computer Vision, Deep Learning, Datenrecherche und Optimierung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Lineare Programmierung, Datenstrukturen und -verarbeitung, Signalverarbeitung, Architektur und Programmierung eingebetteter Softwaresysteme, Robotik, Anwendungen neuronaler Netze Anwendungen, Machine Learning Lernen;
Zertifikate & Bescheinigungen
Google Cloud Professional Cloud Architect
Google Cloud Professional Data Engineer
Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
Microsoft
Generative Adversarial Networks (GANs) Specialization
Coursera
Google Cloud Professional Machine Learning Engineer
Google Cloud Associate Cloud Engineer
Machine Learning Specialization by Stanford University
Coursera
Huawei Certified ICT Associate: Artificial Intelligence
Huawei
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