Haré aprendizaje profundo, aprendizaje automático, visión por computadora y proyectos en python

Soy un Ingeniero de aprendizaje automático especializado en visión por computadora en tiempo real y análisis de deportes de potencia. Construyo pipelines de baja latencia que transforman videos en bruto en inteligencia táctica usando detección, seguimiento y análisis de comportamiento de última generación.

Especialización principal: inteligencia visual y de movimiento

• Análisis deportivo: Experiencia en reconocimiento de acciones, biomecánica de atletas y análisis de jugadas usando modelos espaciotemporales.
• Seguimiento en tiempo real: Competente en YOLO (v8-v11/Mundo), DeepSORT y ByteTrack para monitoreo de objetos a alta velocidad.
• Modelos base: Utilizando SAM (Segment Anything), CLIP y Florence-2 para clasificación sin entrenamiento previo y segmentación visual precisa.
• IA generativa y multimodal: Ajuste fino de LLaVA, Stable Diffusion y Llama 3.2 para generación de datos sintéticos y razonamiento visual.

Pila técnica y MLOps

• Frameworks: PyTorch, TensorFlow, OpenCV, FastAPI.
• Flujo de trabajo: Ciclo completo de MLOps con DVC, MLflow, Docker y GitHub CI/CD.
• Nube: Despliegue en AWS SageMaker, Azure y RunPod para escalado de GPU sin servidor.

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