My company is seeking a qualified machine learning engineer to assist us with building machine learning models. Below is a resume of a candidate. After reviewing his resume, share your opinion on whether or not he is a good person to fill the role. In addition to that, create a list of 7 bullet points of the most important things to note from the document:

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Work Experience 
Bleed AI Islamabad, Pakistan
LEAD COMPUTER ViSiON ENGiNEER / MANAGER OF AI Oct. 2020 ‑ Current
Identified different business opportunities and played a main role in paving the path of the company to a good profitable position from a Startup.
Designed and Developed different AI Premium-Quality Blog Posts and Advanced Courses for Bleed AI and OpenCV/LearnOpenCV as well.
Aced multiple Computer Vision Industry Projects as a team lead and developer as well.
Identified multiple cross-selling and up-selling opportunities in different projects.
Also worked as a Resource Manager and made sure that all company resources are being properly utilized.
Designed and Created re-usable company-wide well-documented pipelines to increase effectiveness and eﬀiciency of different workflows;
Pre-processing and post-processing pipelines for detection and segmentation datasets. Pipelines to fine-tune different state-of-the-art object detection and segmentation models
Pipelines to find optimal parameters for different image processing techniques (like HSV range for color detection and different contour analysis techniques to filter the noise).

Projects 
Golf Swing/Pose Analysis
I had fine-tuned Yolov7 to detect different Golf ClubHeads and utilized spline interpolation to find the ClubHead locations in the missing (false positives) frames and utilized the Mediapipe’s Pose Estimation to detect the swing start and end and analyzed the swing trail and pose of the player during the swing.
Swimmers Race Analysis System
We didn’t have the data set required to train a Swimmer Detector so I completed this project utilizing Image Processing techniques, I utilized the color detection to find the pool coordinates i.e., finish line, top, left, right boundaries coordinates and the lanes coordinates dividing each swimmer area in the pool and then combined the color detection with the motion detection technique to detect the swimmers and display the start and finish time of each swimmer.
Pen Rotation Detection
I had fine-tuned the Yolov5 Oriented Bounding Box detector on a data set of different pens provided by the client and then made a post-processing pipeline to find the current angle of the pen from the predicted oriented bounding box. I had to write this post-processing pipeline instead of training an end-to-end system as there were multiple different pens in the data set and I knew that the model will not be able to differentiate the head from the tail for all the pens accurately as many pens had similar head and tails and we had only around 300 images.
Smart Text Overlay on TikTok Videos
The requirement of the client was to overlay the given text on a video ignoring the person’s face/body and TikTok application control panel and the video description area. I utilized the Mediapipe Person Segmentation technique to get the maximum area where the text can be placed ignoring the whole body and if that area was too small I moved to only ignoring the face area for that video utilizing the Mediapipe’s Face Detection and then find the font size (maximum possible), font color (with contrast to the background) and overlayed the text. I also up-sold this client by adding 10+ text/scene transitions and 10+ text animation effects utilizing image processing techniques.
Subtitles Extraction Application

The client’s requirement was to generate the .srt subtitles files given a video. So I utilized the Easy OCR for this project to get the text at each frame and to speed up this whole process I created a mask image for the text at each frame and only run the OCR when the text mask is changed in the video
i.e. when the new subtitle is displayed.
Vehicle Speed Detection
In this project, I utilized the pre-trained Yolov7 model with the Deep Sort Tracker to detect and track the vehicles in the video and utilized the distance covered and the time taken by each vehicle to find their average speeds. I converted the distance from the pixels to meters utilizing an approximate formula shared by the client.
Video Game Analysis System
In this project, I utilized the feature matching technique to detect the start and end screen of the game and utilized the Pytesseract OCR to get the players’ and characters’ names and utilized contour detection to get count of each player’s lives left and store the winner name, game start/end time along with the time at which each player lost a life.
Face Spoofing Detection
In this project, I utilized the Mediapipe’s Face Landmarks Detector to detect different facial expressions requested by the machine for the user to make, in order to differentiate whether the person is real or fake (image/video).
Real Time Hand Gesture Recognition
In this project, I trained a Support Vector Machine on top of the Mediapipe’s Hands Landmarks to recognize A-Z hand signs on videos in real-time.
Others
Social Distancing Checker, Snap Chat Filter Triggered based on Facial Expressions, Harry Potter Invisibility Cloak, Virtual Paint Application Controlled by Hand Gestures, Controlling video games with facial expressions and body movements, Generating a complete Dataset from one image using Saliency Detection and Data Augmentation.
Skills 
Management Team Management, Critical Thinking, Active listening, Problem Solving, Coaching and
Languages Python, JavaScript
Frameworks OpenCV, Tensorflow, PyTorch, Keras, Sci‑kit Learn, React.js, React Native
Education 
COMSATS University Islamabad Islamabad, Pakistan
BACHELORS OF SCiENCE iN SOFTWARE ENGiNEERiNG Mar 2017 ‑ Aug 2021
Courses: Artificial Intelligence, Machine Learning, Databases, Data Structures.
Successfully attained 60% academic scholarship for maintaining high merit in all semesters.
Secured 3.34 CGPA.
Coursera Online
AI ONLiNE SPECiALiZATiONS Mar 2020 ‑ Current
Deep Learning Specialization.
Deep Learning.AI Tensorflow Developer Specialization.
Natural Language Processing Specialization (Not Completed yet).
Steps College Rawalpindi, Pakistan
INTERMEDiATE iN COMPUTER SCiENCE Mar 2015 ‑ Mar 2017
Secured 7th position in Punjab Board in Intermediate Part-1.
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Y 회사에서 머신러닝 모델 구축을 지원할 자격을 갖춘 머신러닝 엔지니어를 찾고 있습니다. 아래는 한 지원자의 이력서입니다. 이력서를 검토한 후, 이 지원자가 해당 역할을 수행하기에 적합한 사람인지에 대한 여러분의 의견을 공유하세요. 그 외에도 문서에서 주목해야 할 가장 중요한 사항을 7개의 글머리 기호로 정리해 보세요:"업무 경험 블리드 AI 이슬라마바드, 파키스탄수석 컴퓨터 바이온 엔지니어/인공지능 관리자 2020년 10월 - 현재다양한 비즈니스 기회를 발굴하고 스타트업에서 수익성이 좋은 회사로 성장하는 데 주요한 역할을 담당했습니다.다양한 AI 프리미엄급 블로그 게시물과 Bleed AI 및 OpenCV/LearnOpenCV에 대한 고급 과정을 설계 및 개발했습니다.팀 리더 및 개발자로서 여러 컴퓨터 비전 산업 프로젝트를 수행했습니다.다양한 프로젝트에서 교차 판매 및 상향 판매 기회를 여러 번 확인했습니다.또한 리소스 관리자로 일하면서 모든 회사 리소스가 적절하게 활용되고 있는지 확인했습니다.다양한 워크플로우의 효율성과 효율성을 높이기 위해 전사적으로 재사용 가능한 잘 문서화된 파이프라인을 설계하고 생성했습니다;탐지 및 세분화 데이터 세트를 위한 전처리 및 후처리 파이프라인. 다양한 최신 객체 감지 및 세분화 모델을 미세 조정하는 파이프라인다양한 이미지 처리 기법(예: 색상 감지를 위한 HSV 범위 및 노이즈 필터링을 위한 다양한 윤곽 분석 기법)에 대한 최적의 매개변수를 찾는 파이프라인.프로젝트 골프 스윙/포즈 분석다양한 골프 클럽헤드를 감지하기 위해 Yolov7을 미세 조정하고 스플라인 보간을 활용하여 누락된(오탐) 프레임에서 클럽헤드 위치를 찾았으며, 미디어파이프의 포즈 추정 기능을 활용하여 스윙 시작과 끝을 감지하고 스윙 중 선수의 스윙 궤적과 자세를 분석했습니다.수영 선수 레이스 분석 시스템수영선수 검출기를 학습시키는 데 필요한 데이터 세트가 없었기 때문에 이미지 처리 기법을 활용하여 이 프로젝트를 완료했으며, 색상 검출을 활용하여 수영장 좌표, 즉 결승선, 상하좌우 경계 좌표와 수영장 내 각 수영선수 영역을 구분하는 레인 좌표를 찾은 후 색상 검출과 모션 검출 기법을 결합하여 수영선수를 검출하고 각 수영선수의 시작과 종료 시간을 표시했습니다.펜 회전 감지고객이 제공한 다양한 펜의 데이터 세트에서 Yolov5 오리엔티드 바운딩 박스 감지기를 미세 조정한 다음 예측된 오리엔티드 바운딩 박스에서 펜의 현재 각도를 찾기 위한 후처리 파이프라인을 만들었습니다. 데이터 세트에 여러 가지 펜이 있었고, 많은 펜의 머리와 꼬리가 비슷하고 이미지가 300개 정도밖에 없어서 모델이 모든 펜의 머리와 꼬리를 정확하게 구분할 수 없다는 것을 알았기 때문에 엔드투엔드 시스템을 훈련하는 대신 이 후처리 파이프라인을 작성해야 했습니다.TikTok 동영상의 스마트 텍스트 오버레이클라이언트의 요구 사항은 인물의 얼굴/신체와 TikTok 애플리케이션 제어판 및 동영상 설명 영역을 무시하고 주어진 텍스트를 동영상에 오버레이하는 것이었습니다. 저는 미디어파이프의 인물 분할 기술을 활용하여 몸 전체를 무시하고 텍스트를 배치할 수 있는 최대 영역을 확보했고, 그 영역이 너무 작으면 미디어파이프의 얼굴 감지 기능을 활용하여 해당 동영상의 얼굴 영역만 무시하도록 이동한 다음 글꼴 크기(가능한 최대), 글꼴 색상(배경과 대비)을 찾아 텍스트를 오버레이했습니다. 또한 이미지 처리 기술을 활용하여 10가지 이상의 텍스트/장면 전환과 10가지 이상의 텍스트 애니메이션 효과를 추가하여 이 클라이언트를 업셀링했습니다.자막 추출 애플리케이션고객의 요구 사항은 동영상이 주어졌을 때 .srt 자막 파일을 생성하는 것이었습니다. 그래서 저는 이 프로젝트에 Easy OCR을 활용하여 각 프레임에서 텍스트를 가져왔고, 이 전체 프로세스의 속도를 높이기 위해 각 프레임의 텍스트에 대한 마스크 이미지를 생성하고 비디오에서 텍스트 마스크가 변경될 때만 OCR을 실행했습니다.즉, 새 자막이 표시될 때만 OCR을 실행합니다.차량 속도 감지이 프로젝트에서는 딥소트 트래커와 함께 사전 학습된 Yolov7 모델을 활용하여 영상 속 차량을 감지 및 추적하고 각 차량의 이동 거리와 소요 시간을 활용하여 평균 속도를 구했습니다. 클라이언트에서 공유한 대략적인 공식을 사용하여 픽셀에서 미터로 거리를 변환했습니다.비디오 게임 분석 시스템이 프로젝트에서는 피처 매칭 기법을 활용하여 게임의 시작 화면과 종료 화면을 감지하고 파이테서랙트 OCR을 활용하여 플레이어와 캐릭터의 이름을 가져오고 윤곽선 검출을 활용하여 각 플레이어의 남은 생명 수를 계산하고 승자 이름, 게임 시작/종료 시간과 함께 각 플레이어가 생명을 잃은 시간을 저장했습니다.얼굴 스푸핑 감지이 프로젝트에서는 미디어파이프의 얼굴 랜드마크 검출기를 활용하여 사용자가 기계에 요청하는 다양한 표정을 감지하고, 이를 통해 가짜 얼굴인지 아닌지를 구분했습니다.