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Crearé sistemas de computer vision para detección y seguimiento de objetos
Najam Hassan
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Construyo sistemas de visión por computadora listos para producción que transforman imágenes y videos en inteligencia útil. Mi enfoque está en el despliegue en el mundo real, el rendimiento y la escalabilidad, no solo en demos experimentales.
Ya seas una startup, un fundador de SaaS o un equipo empresarial, te ayudo a diseñar e implementar soluciones de visión impulsadas por IA confiables.
Lo que puedo crear para ti
- Detección de objetos y seguimiento de múltiples objetos
- Canales de análisis de video en tiempo real y offline
- Detección de eventos y sistemas de inteligencia visual
- Modelos de IA optimizados para rendimiento
- Soluciones listas para desplegar en entornos cloud o edge
Casos de uso comunes
- Análisis deportivo y generación automática de destacados
- Sistemas de vigilancia y monitoreo inteligentes
- Soluciones de seguridad e inspección
- Plataformas de procesamiento de video impulsadas por IA
Por qué trabajar conmigo
- Sólido conocimiento en IA y visión por computadora
- Experiencia en entregar sistemas listos para producción en el mundo real
- Código limpio, modular y bien documentado
- Comunicación clara y flujo de trabajo profesional
Cada proyecto se personaliza según tus requisitos, datos y restricciones de despliegue. Si necesitas un ingeniero de visión por computadora confiable que entienda tanto de IA como de ingeniería de software, hablemos de tu proyecto
Conoce a Najam Hassan
Najam Hassan
AI, Computer Vision Engineer Building Production Ready AI Solutions
- DePakistán
- Miembro desdemay 2020
Idiomas
Urdu, Pashto, Inglés
I’m a Computer Scientist specializing in Artificial Intelligence, Computer Vision, and agentic AI systems. I build production-ready solutions including object detection & tracking, video analytics, OCR-based evaluation systems, edge AI optimization, and AI automation platforms. My focus is on scalable, real
world deployments using modern AI stacks. If you need reliable, high-performance AI solutions with clear communication and results, I’m here to help.
Traducción automática
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿En qué tipo de proyectos de visión por computadora trabajas?
Trabajo en detección de objetos, seguimiento de múltiples objetos, análisis de video, detección de eventos y sistemas de visión en tiempo real o offline. Mi enfoque está en construir soluciones listas para producción para casos de uso del mundo real.
¿Construyes sistemas de procesamiento de video en tiempo real?
Sí. Desarrollo pipelines de análisis de video en tiempo real y por lotes, dependiendo de tus requisitos, fuentes de datos y entorno de despliegue.
¿Puedes desplegar modelos en dispositivos edge o servidores?
Sí. Diseño soluciones que pueden correr en servidores cloud o hardware edge, incluyendo plataformas basadas en NVIDIA, según las necesidades de rendimiento y latencia.
¿Recibiré el código fuente completo?
Sí. Todos los paquetes incluyen código fuente limpio, bien documentado y que tú posees completamente.
¿Qué datos necesitas para empezar?
Normalmente, necesito imágenes o videos de muestra, una descripción clara de la tarea y cualquier requisito de rendimiento o despliegue que puedas tener.
¿Qué dispositivos NVIDIA Jetson soportas?
Trabajo con NVIDIA Jetson Nano, Xavier, Orin Nano y Orin NX. Ayudo a seleccionar el dispositivo adecuado según rendimiento, consumo y presupuesto.
¿Optimizas modelos usando TensorRT?
Sí. Optimizo modelos con TensorRT para lograr inferencias más rápidas, menor latencia y mejor utilización de recursos en dispositivos NVIDIA Jetson.
¿Puedes desplegar modelos de IA completamente en el dispositivo sin dependencia de la nube?
Sí. Construyo sistemas de IA edge que funcionan completamente en el dispositivo, permitiendo inferencias de baja latencia y operación sin conexión continua a internet.
¿Puedes convertir modelos existentes para despliegue en Jetson?
Sí. Puedo convertir y optimizar modelos existentes en PyTorch o ONNX para despliegue en Jetson usando TensorRT y aceleración CUDA.
