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Construiré modelos de detección de objetos, clasificación y estimación de pose.
Ingeniero en Computer Vision y AI, desde detección y OCR hasta despliegue
Ingeniero de visión por computadora en una startup de IA para producción, y finalista (cuarta de 198 equipos) en un hackathon nacional de IA sobre reconocimiento de documentos manuscritos. Desarrollo ...
Nivel 2
Ha cumplido con los criterios de alto rendimiento y tiene un historial comprobado de cumplimiento de las expectativas de los clientes.
Acerca de este Servicio
Entreno y despliego modelos personalizados de detección de objetos, segmentación, clasificación y estimación de pose, llevándolos a producción en tiempo real.
Ejemplos entregados en la realidad: clasificación de cartas de juego mediante visión por computadora; detección de advertencias en el tablero del coche (motor, freno, alertas de AdBlue/DPF) funcionando a 15 FPS; pipelines de extracción de documentos y etiquetas.
Lo que obtienes:
- Estrategia de dataset: revisión de anotaciones, aumento de datos, datos sintéticos cuando ayuda
- Modelos modernos (YOLO, RT-DETR, transformers), ajustados a tus datos
- Un informe de evaluación honesto: mAP, precisión/recall en un conjunto de prueba - no demos seleccionados a dedo
- Optimización en tiempo real: TensorRT/ONNX, GPU o edge (Jetson), despliegue con FastAPI
Trabajo diario: ingeniero de visión por computadora en una startup de IA que construye pipelines de detección en tiempo real. Finalista (cuarta de 198 equipos) en un hackathon nacional de IA. 48 pedidos, 4.9 en Fiverr.
Licencias marcadas desde el principio: modelos AGPL (Ultralytics) frente a alternativas Apache - eliges con información.
GitHub: https://github.com/ArseniiStratiuk
Envíame un mensaje con tu tarea y datos de muestra - evaluaré la viabilidad con honestidad antes de que hagas tu pedido.
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Cuántas imágenes necesito para obtener buenos resultados?
Mínimo aproximadamente 100 imágenes por clase para objetos simples, más de 300 para escenas complejas. Cuantos más datos, mejor, pero saco el máximo provecho de conjuntos pequeños con una fuerte augmentación y fine-tuning eficiente en parámetros (LoRA), que consiste en adaptar modelos grandes preentrenados ajustando solo una pequeña parte de sus pesos.
¿Ofrecen soporte de implementación?
Entrego modelos en múltiples formatos (PyTorch, ONNX, TensorRT) con scripts de inferencia. Incluyo orientación básica para despliegue, pero el despliegue complejo en la nube o en edge es un servicio adicional.
¿El modelo puede funcionar en tiempo real o en dispositivos edge?
Sí, esa es mi especialidad. Optimizo con TensorRT/ONNX para GPU, Jetson y despliegues en edge, y reporto números reales de FPS en tu hardware objetivo, no en benchmarks de laboratorio.
¿Qué pasa con la licencia del modelo para uso comercial?
Indico las licencias desde el principio: algunos modelos (como Ultralytics YOLO) son AGPL y pueden necesitar una licencia comercial; existen alternativas con licencia Apache/MIT (como RT-DETR). Tú eliges con toda la información.
