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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是一家专注于智能安防与智慧城市解决方案的人工智能公司，团队规模约XXX人。公司核心业务为基于计算机视觉的算法研发与产品落地，主要产品包括智能视频分析平台、人脸识别门禁系统及工业视觉检测软件，服务于超过XXX个城市的公共安全与制造业客户，与多家大型集成商建立了战略合作关系。
工作概述：
1.算法研发：负责面向安防场景的行人属性识别与行为分析算法研发；针对夜间及低光照场景成像质量差的问题，设计融合注意力机制与多尺度特征提取的网络结构；使用大规模自标注数据集进行模型训练与蒸馏，将关键属性识别准确率提升XXX%，算法模型体积缩小XXX%。
2.模型优化：主导公司核心人脸识别算法的工程化优化与加速；分析模型在端侧设备上的推理瓶颈，通过算子融合、量化压缩及自定义层替换等技术进行深度优化；推动优化后模型在自研边缘计算盒子上部署，推理速度提升XXX倍，内存占用降低XXX%。
3.性能调优：解决实际业务中算法精度波动问题；建立从数据回流、自动标注到模型重训练的全链路迭代机制；通过引入困难样本挖掘策略与在线学习框架，在XXX个重点场景中将算法召回率稳定在XXX%以上，误报率降低XXX%。
4.技术攻关：攻克工业视觉检测中微小缺陷识别与定位难题；设计基于Transformer与卷积神经网络混合架构的检测模型；开发多视角图像融合与增强算法，在XXX类缺陷数据集上将识别准确率从XXX%提升至XXX%，达到客户验收标准。
5.团队协作：负责图像算法小组的技术指导与代码审核；制定团队开发规范与技术选型标准，引入自动化测试与持续集成流程；通过定期技术分享与攻关协作，将小组平均项目交付周期缩短XXX%。
6.工程部署：协调算法模型在云边端多平台上的落地部署；编写C++推理接口与Python服务化封装，制定模型转换与性能评估标准流程；支持完成XXX个项目的算法集成，保障上线后服务可用性达到XXX%。
7.行业研究：跟踪计算机视觉前沿技术动态；针对新兴的视觉大模型进行可行性研究与原型验证；主导完成一项基于扩散模型的图像生成技术在数据增强中的应用预研，生成数据用于训练后使小目标检测精度提升XXX%。
工作业绩：
1.完成XXX个核心视觉算法的研发与迭代，其中行人重识别算法在权威公开数据集上排名前XXX%。
2.主导的模型优化项目使公司主力边缘计算产品成本降低XXX%，助力赢得XXX个千万级项目订单。
3.通过性能调优体系，将算法在重点场景的季度平均故障间隔时间提升XXX%，客户投诉率下降XXX%。
4.攻克工业AOI检测难题，相关技术成功应用于XXX家头部制造企业，形成年度XXX万的软件许可收入。
5.带领X人算法小组稳定输出，团队产出专利XXX项，技术文档完整度达XXX%。
6.支持完成XXX次算法版本发布与项目交付，客户侧部署一次性通过率达XXX%。
7.技术预研成果转化为X项内部工具，提升团队数据生产效率XXX%。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司为某大型科技园区打造的一站式智能管理项目，需整合上千路摄像头实现人、车、物、事件的实时感知与预警。原有算法在密集人群、车辆遮挡及光线突变等复杂场景下识别率不足XX%，告警准确率低导致运维负荷重。项目要求构建统一的算法中台，支持十余种视觉任务的动态加载与资源调度，在保障日均XXX亿次图片分析请求的前提下，将整体分析准确率提升至XX%以上，并实现算法能力的平滑扩展。
项目职责：
1.功能开发：负责核心算法中台的设计与关键模块开发，采用微服务架构解耦算法能力；实现算法容器化部署、动态加载与资源监控模块，支持XX种算法模型的在线热更新。
2.性能优化：主导多目标跟踪与跨镜ReID算法的深度优化；通过改进特征提取网络与关联匹配策略，在万人级密集体育场测试集中将人员连续跟踪准确率提升至XXX%，轨迹断裂率降低XXX%。
3.技术攻坚：解决多算法并行推理下的资源竞争与延迟抖动问题；设计基于优先级和资源占用的动态调度策略，使用GPU虚拟化技术，使硬件资源利用率提升XXX%，任务平均响应时间降低XXX%。
4.质量保障：建立算法效果自动化评估体系与数据闭环流水线；推动核心模块单元测试覆盖率提升至XXX%，通过数据回流机制持续优化算法模型，月度迭代版本效果增益稳定在X%以上。
项目业绩：
1.平台成功接入并管理XXX路视频流，日均处理图片XXX万张，整体事件识别准确率达到XXX%，超过客户预期XXX%。
2.算法中台资源利用率达XXX%，支撑算法品类从X类扩展至XX类，新算法接入周期从X周缩短至X天。
3.项目帮助客户将安保人力成本降低XXX%，异常事件主动发现率提升至XXX%，获得园区管理方的高度认可。
4.该项目成为公司标杆案例，助力团队后续中标同类型项目XXX个，合同总金额超过XXX万。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数字图像处理、模式识别与机器学习核心课程。参与基于深度学习的医学图像分割课程设计项目，使用PyTorch框架实现U-Net网络变体，在公开细胞数据集上达到XXX%的分割精度。熟练掌握Python、C++及OpenCV、TensorRT等工具库，具备扎实的算法实现与系统编程能力。
自我评价
培训经历
系统学习并取得英伟达深度学习学院高级认证。将所学TensorRT模型部署与优化技术应用于实际项目，主导完成公司人脸识别算法在Jetson平台的极致优化，实现推理延迟降低XXX%，能耗下降XXX%，该项优化成为公司边缘产品线的标准配置，累计部署设备超XXX台。
高级图像算法现代简历模板
242人使用适用人群: #图像算法 #高级[5-10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科技是一家专注于智能安防与智慧城市解决方案的人工智能公司，团队规模约XXX人。公司核心业务为基于计算机视觉的算法研发与产品落地，主要产品包括智能视频分析平台、人脸识别门禁系统及工业视觉检测软件，服务于超过XXX个城市的公共安全与制造业客户，与多家大型集成商建立了战略合作关系。
工作概述：
1.算法研发：负责面向安防场景的行人属性识别与行为分析算法研发；针对夜间及低光照场景成像质量差的问题，设计融合注意力机制与多尺度特征提取的网络结构；使用大规模自标注数据集进行模型训练与蒸馏，将关键属性识别准确率提升XXX%，算法模型体积缩小XXX%。
2.模型优化：主导公司核心人脸识别算法的工程化优化与加速；分析模型在端侧设备上的推理瓶颈，通过算子融合、量化压缩及自定义层替换等技术进行深度优化；推动优化后模型在自研边缘计算盒子上部署，推理速度提升XXX倍，内存占用降低XXX%。
3.性能调优：解决实际业务中算法精度波动问题；建立从数据回流、自动标注到模型重训练的全链路迭代机制；通过引入困难样本挖掘策略与在线学习框架，在XXX个重点场景中将算法召回率稳定在XXX%以上，误报率降低XXX%。
4.技术攻关：攻克工业视觉检测中微小缺陷识别与定位难题；设计基于Transformer与卷积神经网络混合架构的检测模型；开发多视角图像融合与增强算法，在XXX类缺陷数据集上将识别准确率从XXX%提升至XXX%，达到客户验收标准。
5.团队协作：负责图像算法小组的技术指导与代码审核；制定团队开发规范与技术选型标准，引入自动化测试与持续集成流程；通过定期技术分享与攻关协作，将小组平均项目交付周期缩短XXX%。
6.工程部署：协调算法模型在云边端多平台上的落地部署；编写C++推理接口与Python服务化封装，制定模型转换与性能评估标准流程；支持完成XXX个项目的算法集成，保障上线后服务可用性达到XXX%。
7.行业研究：跟踪计算机视觉前沿技术动态；针对新兴的视觉大模型进行可行性研究与原型验证；主导完成一项基于扩散模型的图像生成技术在数据增强中的应用预研，生成数据用于训练后使小目标检测精度提升XXX%。
工作业绩：
1.完成XXX个核心视觉算法的研发与迭代，其中行人重识别算法在权威公开数据集上排名前XXX%。
2.主导的模型优化项目使公司主力边缘计算产品成本降低XXX%，助力赢得XXX个千万级项目订单。
3.通过性能调优体系，将算法在重点场景的季度平均故障间隔时间提升XXX%，客户投诉率下降XXX%。
4.攻克工业AOI检测难题，相关技术成功应用于XXX家头部制造企业，形成年度XXX万的软件许可收入。
5.带领X人算法小组稳定输出，团队产出专利XXX项，技术文档完整度达XXX%。
6.支持完成XXX次算法版本发布与项目交付，客户侧部署一次性通过率达XXX%。
7.技术预研成果转化为X项内部工具，提升团队数据生产效率XXX%。
[项目经历]
项目名称：智慧园区全景感知分析平台
担任角色：项目负责人
公司为某大型科技园区打造的一站式智能管理项目，需整合上千路摄像头实现人、车、物、事件的实时感知与预警。原有算法在密集人群、车辆遮挡及光线突变等复杂场景下识别率不足XX%，告警准确率低导致运维负荷重。项目要求构建统一的算法中台，支持十余种视觉任务的动态加载与资源调度，在保障日均XXX亿次图片分析请求的前提下，将整体分析准确率提升至XX%以上，并实现算法能力的平滑扩展。
项目业绩：
1.平台成功接入并管理XXX路视频流，日均处理图片XXX万张，整体事件识别准确率达到XXX%，超过客户预期XXX%。
2.算法中台资源利用率达XXX%，支撑算法品类从X类扩展至XX类，新算法接入周期从X周缩短至X天。
3.项目帮助客户将安保人力成本降低XXX%，异常事件主动发现率提升至XXX%，获得园区管理方的高度认可。
4.该项目成为公司标杆案例，助力团队后续中标同类型项目XXX个，合同总金额超过XXX万。
[教育背景]
深圳大学
计算机科学与技术 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数字图像处理、模式识别与机器学习核心课程。参与基于深度学习的医学图像分割课程设计项目，使用PyTorch框架实现U-Net网络变体，在公开细胞数据集上达到XXX%的分割精度。熟练掌握Python、C++及OpenCV、TensorRT等工具库，具备扎实的算法实现与系统编程能力。