Nenad Biresev
Freiberuflicher Computer-Vision-Ingenieur
Erfahrungen
Freiberuflicher Computer-Vision-Ingenieur
Vorwerk & Co. KG
- Entwicklung einer robusten Trainings-Pipeline mit Databricks für Objekterkennungs- und semantische Segmentierungsaufgaben, speziell angepasst an Time-of-Flight-(ToF)-Kameraaufnahmen zur Hinderniserkennung
- Integration des Inferenzprozesses in ein C++-Projekt für Reinigungsroboter, optimiert für die ARM64-Prozessorarchitektur, um Funktionen zur Hinderniserkennung und -vermeidung zu ermöglichen
Freiberuflicher Computer-Vision-Ingenieur
Veridos GmbH
- Entwicklung und Deployment fortschrittlicher Deep-Learning-Modelle für Gesichtserkennung und Anti-Face-Spoofing mit Thermal- und RGB-Bildern
- Training von Modellen für semantische Segmentierung zur präzisen Hintergrundentfernung in Porträtfotos
- Konzeption von Objekterkennungsmodellen zur Identifikation von Beschädigungen in Reisepässen
- Einsatz von Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, WPF und OpenCV
- Bereitstellung der Modelle über Docker-Container und MLFlow mit gRPC- und REST-APIs sowie C++-Bibliotheken
- Verwaltung von MLOps-Pipelines mit MLFlow, LakeFs und Flyte
- Nutzung von Azure-Cloud-Technologien für effizientes Modelltraining
- Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams zur Integration von Computer-Vision-Funktionen in verschiedene Projekte, was zu verbesserten Produktfeatures führte
Machine-Learning-Ingenieur für RPA
Freelance
- Entwicklung von Robotic-Process-Automation-Lösungen für Unternehmen mit C++ und C#
- Einsatz von Python und TensorFlow zum Training von Deep-Learning-Modellen für Objekterkennung
- Deployment der Lösungen On-Premises und in der Azure Cloud
Machine-Learning-Ingenieur - Computer Vision
Motec GmbH
- Training von Deep-Learning-Modellen für Objekterkennungsaufgaben zur Erkennung von Personen, Autos, Bäumen und anderen Objekten in RGB-Bildern mit Python und TensorFlow
- Implementierung der Bodenebenen- und Fahrspurerkennung mit der ZED-Stereokamera unter Verwendung klassischer Computer-Vision-Ansätze in C++ und OpenCV
Softwareentwickler
Gigatronik Holding GmbH
- Entwicklung einer iOS-App zur Gesichtserkennung mit Xcode, Objective C und OpenCV, die Nutzern die Kontoerstellung und Anmeldung via Gesichtserkennung ermöglicht
- Implementierung der Gestenerkennung auf Jetson mit Asus Xtion Pro Camera unter Verwendung von C++, OpenCV, OpenNI und Nite zum Aufzeichnen und Erkennen von Handgesten als Eingabebefehle
- Entwicklung einer Ford Sync iOS-App zur Steuerung von Ford Sync über Bluetooth Low Energy mit Xcode und Objective C
- Erstellung eines Peripherie- und Zentralsimulators für BLE-Geräte in einer iOS-App mit Xcode und Objective C
- Entwicklung eines Mac OS X-Treibers für ein Bosch eBike-Gerät in C und C++
- Implementierung der HMI für den BHTC Multi-Touch-Demonstrator in Visual Studio 2013 mit C#, Windows Forms und WPF für Handschrifterkennung, Bildbearbeitung und Finger-Gesten-Erkennung
- Entwicklung der HMI für den BHTC-Demonstrator zur Steuerung der Klimaanlage im Auto mit C++, Qt und QML
- Umsetzung des EVOBUS-Projekts für Mercedes-Benz - Daimler AG zur Implementierung einer HMI für einen autonom fahrenden Bus mit WPF, C#, MVVM und Visual Studio 2015
- Implementierung mehrsprachiger System Xentry-Tabs und Diagnosesysteme für Mercedes-Benz - Daimler AG mit WPF, C#, MVVM und Visual Studio 2015
- Erstellung eines HMI-Multimedia-Demonstrators für Neighborhood Electric Vehicles von Gigatronik mit C++, Qt und QML in einer SCRUM-Umgebung
Wissenschaftlicher Forscher
Universität Bonn
- Untersuchte hierarchische invariante Merkmale für die Aktionserkennung in Videos mit C++ und Python
- Beschleunigte Algorithmen mit CUDA C++-Erweiterungen
Softwareentwickler
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analysen
- Führte Objektklassensegmentierung mit Random Forests und RGB-D SLAM durch
- Erstellte semantische Karten mit Random Forests für die Objektklassensegmentierung
- Trug zum Nifti-Rettungsroboter-Projekt bei
Softwareentwickler
Ipsylon
- Entwickelte Windows-Forms-Anwendungen in Visual Studio 2008 mit C#, SQL Server 2005 und LINQ to SQL
Industrie Erfahrung
Sehen Sie, wo dieser Freiberufler den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat. Längere Linien stehen für umfangreichere praktische Erfahrung, während kürzere Linien auf gezielte oder projektbezogene Arbeit hindeuten.
Erfahren in Informationstechnologie (12 Jahre), Automotive (4.5 Jahre), Fertigung (2 Jahre) und Bildung (1.5 Jahre).
Geschäftsbereich Erfahrung
Die folgende Grafik bietet einen Überblick über die Erfahrungen des Freiberuflers in verschiedenen Geschäftsbereichen, berechnet anhand abgeschlossener und aktiver Aufträge. Sie zeigt die Bereiche, in denen der Freiberufler am häufigsten zur Planung, Umsetzung und Erzielung von Geschäftsergebnissen beigetragen hat.
Erfahren in Produktentwicklung (13 Jahre), Informationstechnologie (10.5 Jahre) und Forschung und Entwicklung (8 Jahre).
Zusammenfassung
Erfahrener Profi mit 11 Jahren Erfahrung in Softwareentwicklung und Machine Learning. Versiert in C++, Python und C# sowie in Frameworks wie OpenCV, TensorFlow, PyTorch, Qt und WPF. Erfahrung mit MLOps-Tools wie MLFlow, DVC und LakeFs. Sicherer Umgang mit Docker und Azure Cloud für Deployments. Engagiert in Innovation, Problemlösung und dem Liefern hochwertiger Ergebnisse. Bereit, mit starken technischen Fähigkeiten und tiefem Verständnis von Softwareentwicklung und Machine Learning zum Projekterfolg beizutragen.
Fähigkeiten
- C++: 6 Jahre
- Python: 5 Jahre
- C#: 7 Jahre
- Opencv: 6 Jahre
- Tensorflow: 4 Jahre
- Pytorch: 2 Jahre
- Qt: 5 Jahre
- Wpf: 5 Jahre
- Mlflow: 2 Jahre
- Dvc: 1 Jahr
- Lakefs: 1 Jahr
- Docker: 2 Jahre
- Flyte: 6 Monate
- Azure Cloud: 2 Jahre
- Betriebssysteme: Windows, Linux, Os X
- Databricks: 4 Monate
- Aws: 4 Monate
Sprachen
Ausbildung
Rheinische Friedrich-Wilhelms University - Bonn
Master of Science, Informatik · Informatik · Bonn, Deutschland
Institute For Mathematics Und Computer Science - Novi Sad, Serbia
Master of Science, Informatik · Informatik · Novi Sad, Serbien · 9.1/10.00
Profil
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