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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是一家专注于计算机视觉与人工智能技术研发的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为智能安防、工业检测及消费电子领域提供图像算法解决方案，产品服务于超过XXX家行业客户，与多家头部硬件制造商建立了长期战略合作。
工作概述：
1.算法研发：负责安防场景下的人脸识别算法开发，针对夜间成像质量差的问题，设计多光谱图像融合增强方案；通过构建自适应的噪声抑制与细节恢复模型，并整合到端侧推理引擎中，将暗光环境下的人脸比对准确率提升XXX%，误报率下降XXX%。
2.模型优化：为满足工业质检设备对实时性的要求，主导模型轻量化与加速工作；采用通道剪枝与量化感知训练技术，对原有检测模型进行压缩；在保持精度损失小于X%的前提下，将模型体积减小XXX%，在边缘设备上的推理速度提升XXX%。
3.数据管理：为解决训练数据不足与标注成本高的问题，建立半自动化数据闭环系统；利用生成对抗网络扩充缺陷样本，并开发主动学习策略筛选高价值样本供人工标注；使单类缺陷样本量增长XXX%，模型泛化能力提升XXX%。
4.技术选型：根据项目需求评估并引入适合的视觉框架与训练平台；针对实际部署环境，对比不同推理引擎的性能，最终选定TensorRT并完成集成；将算法从研发到部署的周期缩短XXX%，团队技术栈统一度提高。
5.性能调优：分析线上算法服务的性能瓶颈，定位到图像预处理环节存在冗余计算；重构预处理流水线，引入并行处理与缓存机制，使单张图片处理耗时降低XXX%，服务吞吐量提升XXX%，有效支撑了高峰期并发请求。
6.团队协作：指导初级算法工程师进行代码开发与问题排查，制定代码规范与模型训练标准流程；通过定期代码评审与技术分享，帮助团队解决XXX类常见技术问题，整体任务交付准时率提升XXX%。
7.技术分享：跟踪前沿视觉算法进展，如Transformer在视觉任务中的应用；组织内部研讨会并编写技术实践文档，将新技术应用于实际项目的预研，成功孵化出X个创新项目方向。
工作业绩：
1.主导研发X代核心识别算法，累计部署于XXX台边缘设备，支撑公司主要产品线。
2.完成XX个主要模型的优化与部署，平均推理速度提升XXX%，助力客户项目成本下降XXX%。
3.构建并管理超过XXX万张图像的数据集，支撑了X个关键项目的模型训练。
4.引入并落地X项关键技术，推动团队研发效率提升XXX%。
5.通过服务性能优化，保障了日均XXX万次API调用的稳定性，客户满意度评分达
X.X。
6.培养与指导X名初级工程师成长为项目骨干。
7.输出XXX篇内部技术文档，形成团队知识库。
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大型制造企业定制的核心AI质检项目，原有依赖人工目检的方式存在效率低、漏检率高的问题，日均需处理超过XXX万件产品图像，且缺陷种类复杂、形态多变。现有通用检测模型在细微划痕、异色等缺陷上识别率不足XX%，无法满足客户XX%以上过检率的合同要求，同时单台设备检测耗时长达X秒，成为产线提速的瓶颈。
项目职责：
1.算法设计：负责整套视觉检测算法的架构设计，针对细微缺陷特点，设计多尺度特征融合网络与注意力机制；主导数据增强策略制定，解决了正负样本不均衡问题，为模型提供关键技术方案。
2.模型训练：搭建分布式训练集群，管理从数据清洗、标注到模型训练的全流程；采用迁移学习与集成学习策略，迭代优化模型超参，在内部测试集上将关键缺陷类的召回率稳定提升至目标值。
3.工程落地：牵头算法在嵌入式工控机上的部署与优化工作，完成模型格式转换、算子适配与内存优化；编写C++推理引擎接口，确保与客户现有MES系统稳定对接。
4.效果验证：设计线上线下一致的评估体系，在真实产线进行为期X周的试运行；收集误检、漏检案例，建立缺陷分析闭环，驱动模型进行定向迭代。
项目业绩：
1.系统在客户产线正式上线，平均检测准确率达到X
X.X%，过检率满足XX%的合同要求，替代了XXX个质检工位。
2.单件产品检测时间从X秒降至
X.X秒，生产效率提升XXX%，每年为客户节省人力成本约XXX万元。
3.项目成功交付并完成验收，获得客户优秀供应商评价，直接带动公司同类订单额增长XXX%。
4.项目中所形成的缺陷数据库与模型优化流程，成为公司后续X个工业视觉项目的标准模板。
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遥感图像分割课程项目，使用PyTorch框架实现并优化U-Net模型，在公开数据集上达到XX%的mIoU评分，熟练掌握Python、C++及OpenCV、TensorFlow等工具库。
自我评价
培训经历
系统掌握TensorFlow高级API与部署工具，将模型服务化与TF-Serving部署知识应用于实际工业质检项目，优化后的服务端模型加载时间缩短XXX%，GPU资源利用率提升XXX%，相关部署方案被写入部门技术白皮书。
资深图像算法正式简历模板
411人使用适用人群: #图像算法 #资深[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科技是一家专注于计算机视觉与人工智能技术研发的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为智能安防、工业检测及消费电子领域提供图像算法解决方案，产品服务于超过XXX家行业客户，与多家头部硬件制造商建立了长期战略合作。
工作概述：
1.算法研发：负责安防场景下的人脸识别算法开发，针对夜间成像质量差的问题，设计多光谱图像融合增强方案；通过构建自适应的噪声抑制与细节恢复模型，并整合到端侧推理引擎中，将暗光环境下的人脸比对准确率提升XXX%，误报率下降XXX%。
2.模型优化：为满足工业质检设备对实时性的要求，主导模型轻量化与加速工作；采用通道剪枝与量化感知训练技术，对原有检测模型进行压缩；在保持精度损失小于X%的前提下，将模型体积减小XXX%，在边缘设备上的推理速度提升XXX%。
3.数据管理：为解决训练数据不足与标注成本高的问题，建立半自动化数据闭环系统；利用生成对抗网络扩充缺陷样本，并开发主动学习策略筛选高价值样本供人工标注；使单类缺陷样本量增长XXX%，模型泛化能力提升XXX%。
4.技术选型：根据项目需求评估并引入适合的视觉框架与训练平台；针对实际部署环境，对比不同推理引擎的性能，最终选定TensorRT并完成集成；将算法从研发到部署的周期缩短XXX%，团队技术栈统一度提高。
5.性能调优：分析线上算法服务的性能瓶颈，定位到图像预处理环节存在冗余计算；重构预处理流水线，引入并行处理与缓存机制，使单张图片处理耗时降低XXX%，服务吞吐量提升XXX%，有效支撑了高峰期并发请求。
6.团队协作：指导初级算法工程师进行代码开发与问题排查，制定代码规范与模型训练标准流程；通过定期代码评审与技术分享，帮助团队解决XXX类常见技术问题，整体任务交付准时率提升XXX%。
7.技术分享：跟踪前沿视觉算法进展，如Transformer在视觉任务中的应用；组织内部研讨会并编写技术实践文档，将新技术应用于实际项目的预研，成功孵化出X个创新项目方向。
工作业绩：
1.主导研发X代核心识别算法，累计部署于XXX台边缘设备，支撑公司主要产品线。
2.完成XX个主要模型的优化与部署，平均推理速度提升XXX%，助力客户项目成本下降XXX%。
3.构建并管理超过XXX万张图像的数据集，支撑了X个关键项目的模型训练。
4.引入并落地X项关键技术，推动团队研发效率提升XXX%。
5.通过服务性能优化，保障了日均XXX万次API调用的稳定性，客户满意度评分达
X.X。
6.培养与指导X名初级工程师成长为项目骨干。
7.输出XXX篇内部技术文档，形成团队知识库。
[项目经历]
项目名称：智能工业质检视觉系统
担任角色：项目负责人
公司为XXX大型制造企业定制的核心AI质检项目，原有依赖人工目检的方式存在效率低、漏检率高的问题，日均需处理超过XXX万件产品图像，且缺陷种类复杂、形态多变。现有通用检测模型在细微划痕、异色等缺陷上识别率不足XX%，无法满足客户XX%以上过检率的合同要求，同时单台设备检测耗时长达X秒，成为产线提速的瓶颈。
项目业绩：
1.系统在客户产线正式上线，平均检测准确率达到X
X.X%，过检率满足XX%的合同要求，替代了XXX个质检工位。
2.单件产品检测时间从X秒降至
X.X秒，生产效率提升XXX%，每年为客户节省人力成本约XXX万元。
3.项目成功交付并完成验收，获得客户优秀供应商评价，直接带动公司同类订单额增长XXX%。
4.项目中所形成的缺陷数据库与模型优化流程，成为公司后续X个工业视觉项目的标准模板。
[教育背景]
南京理工大学
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遥感图像分割课程项目，使用PyTorch框架实现并优化U-Net模型，在公开数据集上达到XX%的mIoU评分，熟练掌握Python、C++及OpenCV、TensorFlow等工具库。