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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX智能是专注于工业视觉检测与自动化解决方案的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为制造企业提供基于AI的智能质检设备与软件平台，产品服务于超过XXX家客户，与多家行业头部制造商建立长期合作。
工作概述：
1.数据标注：为提升零件缺陷检测模型的泛化能力，负责整理和清洗工业相机采集的原始图像数据；依据产线专家提供的缺陷标准，使用标注工具对划痕、污点等常见缺陷进行像素级标注；建立数据质量检查清单，定期抽样复核标注准确性，将标注数据的可用率提升至XXX%。
2.模型训练：参与新检测算法的迭代训练任务，根据项目需求准备训练集与验证集；在PyTorch框架下运行训练脚本，监控损失函数和准确率等关键指标变化；调整学习率、批量大小等基础超参数，配合算法工程师进行初步实验，将单次模型训练的平均周期缩短了XXX小时。
3.算法部署：协助将训练完成的模型部署到边缘计算设备上进行测试；编写简单的数据预处理和后处理脚本，将模型输出转换为设备可识别的指令；在测试环境中运行模型，记录在不同光照和角度下的识别结果，发现并反馈了XXX个影响推理稳定性的典型场景。
4.实验文档：负责记录算法实验过程与结果，维护实验记录表格；整理每次训练的数据集版本、参数配置和性能指标，形成标准化的实验报告模板；将关键实验结论汇总为简报，支持团队进行技术决策，使实验信息查找效率提升了XXX%。
工作业绩：
1.累计完成超过XXX张工业图像的标注与清洗工作，支撑了X个核心检测模型的研发。
2.独立执行并跟踪了XXX次模型训练任务，保障了算法团队的日常实验需求。
3.支持了X个算法的边缘端部署与基础测试，协助将算法原型转化为可演示的版本。
4.规范并维护了所有实验记录，产出标准化报告XXX份，成为团队知识库的重要组成部分。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司为XXX大型汽车零部件供应商打造的核心AI质检项目，原有依赖人工目视的检测方式漏检率高且效率低下，日均处理XXX万件产品时，人工疲劳导致的误判率超过X%。项目目标是在产线末端部署视觉系统，实现划痕、凹坑等六类缺陷的实时自动识别，要求检测速度匹配产线节拍，且准确率不低于XX%。
项目职责：
1.数据处理：负责该项目中所有训练数据的准备工作，包括从客户现场采集的原始图像筛选、分类，以及缺陷区域的精细标注，构建了包含XXX张有效样本的初版数据集。
2.实验支持：根据算法工程师的设计，配置不同的数据增强方案与训练参数进行对比实验，运行训练流程并详细记录每一轮实验的精度、召回率等指标结果。
3.效果测试：在开发环境下，使用预留的测试集对训练出的模型版本进行批量测试，统计各类缺陷的检出情况，并制作可视化结果报告，清晰展示模型在易混淆缺陷上的表现差异。
4.文档整理：汇总整个项目周期内的算法迭代记录、测试报告以及部署注意事项，形成最终的项目技术文档，移交至交付团队。
项目业绩：
1.协助构建的高质量数据集，为最终模型的成功训练奠定了基础，使模型在测试集上的平均准确率达到X
X.X%，超过客户预期目标。
2.通过系统化的实验支持，帮助团队快速定位了数据增强策略对特定缺陷识别效果的提升关键，将模型优化迭代周期缩短了XXX%。
3.完成的测试与报告工作，明确了算法在实际场景中的性能边界，为后续工程化部署提供了关键依据，客户验收一次通过。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修人工智能与数字图像处理核心课程，参与基于深度学习的图像分类课程项目（使用Python+PyTorch），在团队中负责数据预处理与基础模型训练模块，完成对CIFAR-XXX数据集的分类实验，熟悉OpenCV常用图像处理操作与Linux开发环境。
自我评价
培训经历
系统学习了人工智能理论基础与华为云ModelArts开发平台应用。将认证中所学的模型开发流程规范应用于实际工作，在参与精密零件检测项目时，遵循标准化的数据处理与实验记录方法，提升了个人任务交付的规范性与可追溯性。
应届生图像算法清新简历模板
354人使用适用人群: #图像算法 #应届生[<1年]
[基本信息]
姓名：陈小湾
性别：男
年龄：26
学历：本科
婚姻：未婚
年限：4年
面貌：党员
邮箱：xiaowan@gangwan.com
电话：18600001654
[求职意向]
工作性质：全职
应聘职位：图像算法
期望城市：北京
期望薪资：8000-10000
求职状态：离职-随时到岗
[工作经历]
北京XX科技有限公司 | 图像算法
2024-09 - 2025-12
XXX智能是专注于工业视觉检测与自动化解决方案的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为制造企业提供基于AI的智能质检设备与软件平台，产品服务于超过XXX家客户，与多家行业头部制造商建立长期合作。
工作概述：
1.数据标注：为提升零件缺陷检测模型的泛化能力，负责整理和清洗工业相机采集的原始图像数据；依据产线专家提供的缺陷标准，使用标注工具对划痕、污点等常见缺陷进行像素级标注；建立数据质量检查清单，定期抽样复核标注准确性，将标注数据的可用率提升至XXX%。
2.模型训练：参与新检测算法的迭代训练任务，根据项目需求准备训练集与验证集；在PyTorch框架下运行训练脚本，监控损失函数和准确率等关键指标变化；调整学习率、批量大小等基础超参数，配合算法工程师进行初步实验，将单次模型训练的平均周期缩短了XXX小时。
3.算法部署：协助将训练完成的模型部署到边缘计算设备上进行测试；编写简单的数据预处理和后处理脚本，将模型输出转换为设备可识别的指令；在测试环境中运行模型，记录在不同光照和角度下的识别结果，发现并反馈了XXX个影响推理稳定性的典型场景。
4.实验文档：负责记录算法实验过程与结果，维护实验记录表格；整理每次训练的数据集版本、参数配置和性能指标，形成标准化的实验报告模板；将关键实验结论汇总为简报，支持团队进行技术决策，使实验信息查找效率提升了XXX%。
工作业绩：
1.累计完成超过XXX张工业图像的标注与清洗工作，支撑了X个核心检测模型的研发。
2.独立执行并跟踪了XXX次模型训练任务，保障了算法团队的日常实验需求。
3.支持了X个算法的边缘端部署与基础测试，协助将算法原型转化为可演示的版本。
4.规范并维护了所有实验记录，产出标准化报告XXX份，成为团队知识库的重要组成部分。
[项目经历]
项目名称：精密零件表面缺陷智能检测系统
担任角色：项目负责人
公司为XXX大型汽车零部件供应商打造的核心AI质检项目，原有依赖人工目视的检测方式漏检率高且效率低下，日均处理XXX万件产品时，人工疲劳导致的误判率超过X%。项目目标是在产线末端部署视觉系统，实现划痕、凹坑等六类缺陷的实时自动识别，要求检测速度匹配产线节拍，且准确率不低于XX%。
项目业绩：
1.协助构建的高质量数据集，为最终模型的成功训练奠定了基础，使模型在测试集上的平均准确率达到X
X.X%，超过客户预期目标。
2.通过系统化的实验支持，帮助团队快速定位了数据增强策略对特定缺陷识别效果的提升关键，将模型优化迭代周期缩短了XXX%。
3.完成的测试与报告工作，明确了算法在实际场景中的性能边界，为后续工程化部署提供了关键依据，客户验收一次通过。
[教育背景]
南京邮电大学
计算机科学与技术 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修人工智能与数字图像处理核心课程，参与基于深度学习的图像分类课程项目（使用Python+PyTorch），在团队中负责数据预处理与基础模型训练模块，完成对CIFAR-XXX数据集的分类实验，熟悉OpenCV常用图像处理操作与Linux开发环境。