À propos de Akshara
Embedded AI Engineer | Computer Vision on Edge Devices | Python · PyTorch · C++
Hello! I'm Akshara, an Embedded AI Engineer specialized in deploying computer vision models on edge devices — where most engineers stop at the prototype, I make it run in real-world conditions.
- Background: M.Sc. in Embedded Systems & AI (ESIGELEC, France), followed by a 6-month research internship at CNRS Lab-STICC where I built a real-time underwater fish detection system on Raspberry Pi 5 — achieving 98% accuracy with a 2.6 MB optimized model.
What I can do for you:
Train and fine-tune computer vision models (YOLO, CNN architectures) in PyTorch
Optimize models for edge deployment (ONNX, TensorRT, INT8 quantization, TFLite)
Deploy on constrained hardware: Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, ARM Cortex
Build end-to-end CV pipelines in Python and C/C++
- Industries I've worked in: marine biology research, autonomous systems, embedded AI prototyping. Comfortable with full project lifecycle — from dataset preparation to live deployment and on-device validation.
- Based in France, available for on-site missions (Paris / Toulouse / Île-de-France) and full remote across Europe. Working language: English (French: Basic Conversational).
Open to discuss your project — short missions, long-term collaborations, or technical consulting. Rate flexible for missions of 3+ months.
Anglais
Bilingue ou natif
Français
Capacité professionnelle limitée
Malayalam
Bilingue ou natif
Hindi
Capacité professionnelle limitée
Accepte de travailler sur site
Ivry-sur-Seine (jusqu’à 50 km)
Expériences
- ENIB (École Nationale d'Ingénieurs de Brest) — Unité de recherche Lab-STICCIngénieur IA Embarquéemars 2025 - septembre 2025 (6 mois)Brest, France• • Entraînement d'un pipeline de détection d'objets temps réel (YOLOv11n/s et modèle hybride) en PyTorch sur GPU NVIDIA — mAP@50 de 0,98 via transfer learning en deux phases sur jeu de test spécifique au domaine.• • Optimisation des modèles pour déploiement edge : export ONNX et quantification INT8 TFLite — réduction de ~50% de la taille et accélération de l'inférence sur Raspberry Pi 5 (ARM64).• • Déploiement et validation en direct sur Raspberry Pi 5 avec PiCam ; résolution de problèmes embarqués réels (throttling thermique, intégration driver caméra, compatibilité ARM64).
Recommandations
Soyez le premier à recommander Akshara
Contribuez à la réussite de ce freelance en partageant votre expérience de collaboration avec lui.
Ces profils de freelance correspondent également à vos critères
Agatha Frydrych
Backend Java Software Engineer
4.7
(3)
2
Baptiste Duhen
Fullstack developer
4.6
(4)
5
Amed Hamou
Senior Lead Developer
4
(2)
7
Audrey Champion
Web developer
4.3
(3)
4
Formations
- M.Sc. Automotive Embedded SystemsESIGELEC2025Masters Degree
- Bachelors in Electrical & Electronics EngineeringMuthoot Institute of Technology and Science2023B.Tech