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陈小湾
求职意向
工作经历
XX智能为[智能家居/车联网/机器人]提供语音交互方案，[50-80人]基础架构团队搭建[5000-8000QPS]Kubernetes推理集群，日均处理[8-12亿]次语音请求。首创噪声指纹技术覆盖[2000-3000种]声学场景，端云协同标准定义[30-40个]核心接口，服务[奔驰/比亚迪]等[5-8家]车企前装项目，技术方案写入[ETSI TS 103 562/3GPP TR 22.864]国际标准。
工作内容：
1.构建十亿级用户语音交互平台，设计基于Kubernetes的弹性推理集群，支持5000QPS并发请求。
2.首创"噪声指纹"识别技术，建立2000+场景的声学特征数据库。
3.主导制定智能语音设备端云协同标准，定义6大类32个核心接口规范。
工作业绩：
1.平台日均处理语音请求超8亿次，获Tier-1车企全系车型前装订单。
2.技术方案写入ETSI欧洲电信标准（TS 103 562）。
离职原因：企业跨省搬家，目前看新的工作机会。
项目经历
面向【跨国企业2000+并发会议室】需求，原视频系统在【1080P分辨率下CPU占用率达75%】，存在【动态码率适配延迟超3秒】【弱网环境卡顿率超30%】等问题。基于WebRTC架构重构视频处理管线，攻克【实时超分渲染】【端到端延迟优化】等技术难点。
项目职责：
1.设计【视频帧智能调度算法】，通过关键帧动态加权策略，弱网环境卡顿率从30%降至12%。
2.开发【实时超分辨率模块】，集成SRCNN模型实现720P到4K实时转换，GPU显存占用优化40%。
3.构建【多层级缓冲队列】，解决音视频同步偏移问题，唇音同步误差从230ms压缩至80ms。
4.实现【H.265编码器插件化改造】，支持动态码率切换，带宽占用降低35%。
项目业绩：
1.4K视频传输CPU占用率从75%优化至42%，端到端延迟稳定在200ms内。
2.支撑单服务器并发路数从500提升至1200，硬件成本降低60%。
3.推动产品中标【3个省级政务云项目】，合同金额超1500万元。
4.视频质量MOS分从3.8提升至4.2，获国际视频质量专家组
教育背景
GPA XX/4.0（专业前XX%），主修实时系统设计与并行计算，专注于语音识别与处理后端架构开发，主导构建基于深度学习的语音端点检测系统，优化梅尔频谱特征提取流程，系统识别准确率达到XX%并在实际项目中部署应用。
自我评价
培训经历
深入FFmpeg滤镜链与硬件加速集成，优化视频转码流水线，将转码效率提升XX%，处理千路视频流并发。
中级语音/视频/图形开发通用简历模板
628人使用适用人群: #语音/视频/图形开发 #中级[3-5年]
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[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：语音/视频/图形开发
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]
XX科技有限公司 | 算法工程师
2022-01 - 2025-02
XX智能为[智能家居/车联网/机器人]提供语音交互方案，[50-80人]基础架构团队搭建[5000-8000QPS]Kubernetes推理集群，日均处理[8-12亿]次语音请求。首创噪声指纹技术覆盖[2000-3000种]声学场景，端云协同标准定义[30-40个]核心接口，服务[奔驰/比亚迪]等[5-8家]车企前装项目，技术方案写入[ETSI TS 103 562/3GPP TR 22.864]国际标准。
工作内容：
1.构建十亿级用户语音交互平台，设计基于Kubernetes的弹性推理集群，支持5000QPS并发请求。
2.首创"噪声指纹"识别技术，建立2000+场景的声学特征数据库。
3.主导制定智能语音设备端云协同标准，定义6大类32个核心接口规范。
工作业绩：
1.平台日均处理语音请求超8亿次，获Tier-1车企全系车型前装订单。
2.技术方案写入ETSI欧洲电信标准（TS 103 562）。
[项目经历]
项目名称：4K超清视频会议渲染引擎
担任角色：项目负责人
面向【跨国企业2000+并发会议室】需求，原视频系统在【1080P分辨率下CPU占用率达75%】，存在【动态码率适配延迟超3秒】【弱网环境卡顿率超30%】等问题。基于WebRTC架构重构视频处理管线，攻克【实时超分渲染】【端到端延迟优化】等技术难点。
项目业绩：
1.4K视频传输CPU占用率从75%优化至42%，端到端延迟稳定在200ms内。
2.支撑单服务器并发路数从500提升至1200，硬件成本降低60%。
3.推动产品中标【3个省级政务云项目】，合同金额超1500万元。
4.视频质量MOS分从3.8提升至4.2，获国际视频质量专家组
[教育背景]
华中科技大学
软件工程 | 本科
GPA XX/4.0（专业前XX%），主修实时系统设计与并行计算，专注于语音识别与处理后端架构开发，主导构建基于深度学习的语音端点检测系统，优化梅尔频谱特征提取流程，系统识别准确率达到XX%并在实际项目中部署应用。