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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX智能是专注计算机视觉技术研发与应用的公司，团队规模约XXX人，核心业务是为工业制造与安防领域提供AI质检及智能分析解决方案，产品服务于超过XXX家制造企业与园区客户，与多家行业集成商建立稳定合作。
工作概述：
1.数据处理：负责模型训练所需图像数据的采集与清洗工作，根据缺陷定义制定数据筛选规则，利用脚本批量处理图像格式与尺寸，通过标注平台完成关键区域的框选与分类标注，构建并维护标准化样本库，使有效训练样本规模扩大XXX%，单人日均标注效率提升XXX%。
2.模型调优：针对产线特定缺陷的识别任务进行模型调优，分析模型在测试集上的误检与漏检案例，调整数据增强策略与损失函数权重，通过多次迭代训练对比不同参数组合的效果，将目标类别的平均识别准确率提升了X个百分点，同时控制误报率在XXX%以下。
3.模型部署：协助算法工程师将训练好的模型部署到边缘计算设备，参与模型格式转换与轻量化工作，编写简单的接口调用示例代码供前端开发人员使用，在测试环境中验证模型推理速度与稳定性，确保在XXXms内完成单张图片的预测任务。
4.算法测试：设计并执行算法模块的功能与性能测试用例，模拟产线各种光照与背景条件生成测试集，记录模型在不同场景下的识别结果与耗时，编写测试报告并反馈给研发团队，通过三轮测试将核心场景下的算法稳定性提升至XXX%。
5.模型优化：跟踪已上线模型的运行表现，定期收集现场反馈的困难样本，将这些样本加入训练集进行增量训练，优化模型对复杂背景和新型缺陷的适应性，经过两个迭代周期，模型在真实场景下的泛化能力提升，客户投诉率下降XXX%。
6.技术研究：跟进目标检测与图像分割领域的主流开源模型，在内部数据集上进行复现与对比实验，整理不同模型的性能指标与资源消耗报告，为团队技术选型提供依据，输出技术调研文档X份。
工作业绩：
1.独立完成X个工业质检场景的数据处理与模型初步调优工作，支撑相关算法模型按时交付客户。
2.负责的缺陷识别项目，关键指标（准确率/召回率）平均提升
X.X%，达到合同要求的XXX%验收标准。
3.参与优化模型部署流程，将模型从研发环境到边缘设备部署的平均耗时缩短了XXX%。
4.累计输出算法测试报告与技术调研文档XX份，成为团队新人培训的参考资料。
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家电制造商打造的AI视觉质检项目，原有产线依赖人工目检，存在效率低、标准不一及漏检率高达X%的问题。需开发一套自动检测系统，处理XXX种以上常见表面缺陷（如划痕、脏污、凹凸），在每分钟XXX件产品的产线节拍下，要求系统检测准确率高于XX%，单件检测耗时低于XXX毫秒，并需适配多种产品型号的快速换线需求。
项目职责：
1.数据工程：负责缺陷图像数据集的构建，协调现场采集数千张产品图像，制定标注规范并组织完成数据标注，通过图像增强扩充数据集规模，为模型训练提供高质量数据基础。
2.模型训练：基于YOLO与DeepLab系列开源框架进行模型训练实验，针对小尺寸缺陷优化锚框尺寸，调整训练参数以平衡检测速度与精度，完成多个备选模型的训练与初步评估。
3.性能调优：分析模型在复杂背景下的误检情况，引入注意力机制模块改进网络结构，通过困难样本挖掘策略进行针对性训练，有效提升了模型对细微划痕的识别能力。
4.部署支持：将最终模型转换为TensorRT格式，测试其在 Jetson 边缘设备上的推理速度与内存占用，编写模型调用接口文档，支持工程团队完成系统集成。
项目业绩：
1.项目交付的检测系统在客户产线稳定运行，对主要缺陷类型的识别准确率达到X
X.X%，漏检率降低至
X.X%，满足客户核心指标要求。
2.系统单件检测平均耗时稳定在XXX毫秒以内，支持产线XXX件/分钟的设计节拍，无需降低生产速度。
3.通过算法优化，系统成功区分了与真实缺陷相似的背景纹理，将误报率控制在X%以下，减少了产线停机次数。
4.该项目的成功实施促使客户续签了年度维护合同，并带来X个同类新项目的合作意向。
教育背景
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修数字图像处理、模式识别与机器学习等课程，熟练掌握Python编程及OpenCV、PyTorch等工具库。课程设计完成基于卷积神经网络的图像分类项目，独立负责数据预处理、模型搭建与训练评估全流程，在测试集上取得XX%的分类准确率。
自我评价
培训经历
系统学习了TensorFlow框架的高级应用与模型优化技术，并将知识应用于工业视觉项目。通过使用TF-TRT转换工具优化模型，在边缘设备上实现了约XXX%的推理速度提升，同时整理了模型部署中的常见问题与解决方案，在团队内进行分享。
初级图像算法干练简历模板
388人使用适用人群: #图像算法 #初级[1-3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智能是专注计算机视觉技术研发与应用的公司，团队规模约XXX人，核心业务是为工业制造与安防领域提供AI质检及智能分析解决方案，产品服务于超过XXX家制造企业与园区客户，与多家行业集成商建立稳定合作。
工作概述：
1.数据处理：负责模型训练所需图像数据的采集与清洗工作，根据缺陷定义制定数据筛选规则，利用脚本批量处理图像格式与尺寸，通过标注平台完成关键区域的框选与分类标注，构建并维护标准化样本库，使有效训练样本规模扩大XXX%，单人日均标注效率提升XXX%。
2.模型调优：针对产线特定缺陷的识别任务进行模型调优，分析模型在测试集上的误检与漏检案例，调整数据增强策略与损失函数权重，通过多次迭代训练对比不同参数组合的效果，将目标类别的平均识别准确率提升了X个百分点，同时控制误报率在XXX%以下。
3.模型部署：协助算法工程师将训练好的模型部署到边缘计算设备，参与模型格式转换与轻量化工作，编写简单的接口调用示例代码供前端开发人员使用，在测试环境中验证模型推理速度与稳定性，确保在XXXms内完成单张图片的预测任务。
4.算法测试：设计并执行算法模块的功能与性能测试用例，模拟产线各种光照与背景条件生成测试集，记录模型在不同场景下的识别结果与耗时，编写测试报告并反馈给研发团队，通过三轮测试将核心场景下的算法稳定性提升至XXX%。
5.模型优化：跟踪已上线模型的运行表现，定期收集现场反馈的困难样本，将这些样本加入训练集进行增量训练，优化模型对复杂背景和新型缺陷的适应性，经过两个迭代周期，模型在真实场景下的泛化能力提升，客户投诉率下降XXX%。
6.技术研究：跟进目标检测与图像分割领域的主流开源模型，在内部数据集上进行复现与对比实验，整理不同模型的性能指标与资源消耗报告，为团队技术选型提供依据，输出技术调研文档X份。
工作业绩：
1.独立完成X个工业质检场景的数据处理与模型初步调优工作，支撑相关算法模型按时交付客户。
2.负责的缺陷识别项目，关键指标（准确率/召回率）平均提升
X.X%，达到合同要求的XXX%验收标准。
3.参与优化模型部署流程，将模型从研发环境到边缘设备部署的平均耗时缩短了XXX%。
4.累计输出算法测试报告与技术调研文档XX份，成为团队新人培训的参考资料。
[项目经历]
项目名称：工业产品表面缺陷检测系统
担任角色：项目负责人
公司为XXX家电制造商打造的AI视觉质检项目，原有产线依赖人工目检，存在效率低、标准不一及漏检率高达X%的问题。需开发一套自动检测系统，处理XXX种以上常见表面缺陷（如划痕、脏污、凹凸），在每分钟XXX件产品的产线节拍下，要求系统检测准确率高于XX%，单件检测耗时低于XXX毫秒，并需适配多种产品型号的快速换线需求。
项目业绩：
1.项目交付的检测系统在客户产线稳定运行，对主要缺陷类型的识别准确率达到X
X.X%，漏检率降低至
X.X%，满足客户核心指标要求。
2.系统单件检测平均耗时稳定在XXX毫秒以内，支持产线XXX件/分钟的设计节拍，无需降低生产速度。
3.通过算法优化，系统成功区分了与真实缺陷相似的背景纹理，将误报率控制在X%以下，减少了产线停机次数。
4.该项目的成功实施促使客户续签了年度维护合同，并带来X个同类新项目的合作意向。
[教育背景]
南京理工大学
计算机科学与技术 | 本科
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修数字图像处理、模式识别与机器学习等课程，熟练掌握Python编程及OpenCV、PyTorch等工具库。课程设计完成基于卷积神经网络的图像分类项目，独立负责数据预处理、模型搭建与训练评估全流程，在测试集上取得XX%的分类准确率。