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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与工业AI解决方案的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为制造与安防领域提供智能化检测与识别产品，已服务超过XXX家行业客户，与多家知名设备厂商建立技术合作。
工作概述：
1.数据处理：为解决特定场景训练数据不足的问题，制定数据采集与标注规范；使用Python脚本清洗原始图像，去除模糊和无效样本；构建包含旋转、裁剪、色彩调整的基础数据增强流程，使得有效训练样本数量提升XXX%，模型在测试集上的初始准确率提升了X个百分点。
2.模型训练：针对小目标漏检的业务痛点，参与YOLO系列模型的技术选型与实验；负责训练过程的监控与调参，根据loss曲线调整学习率和数据增强策略；将训练好的模型转换为部署格式，配合工程团队完成初步集成测试，在验证集上实现了XXX%的召回率指标。
3.实验分析：建立算法实验跟踪文档，详细记录每次实验的超参数、数据版本和性能指标；使用TensorBoard等工具可视化训练过程，定位模型过拟合现象；通过对比实验，提出增加正则化和使用更复杂主干网络的优化方案，使模型在真实场景的泛化能力提升了X个百分点。
4.文档撰写：整理算法研发过程中的关键步骤与参数配置，形成标准操作文档；编写模型接口说明和使用示例，支持工程团队调用；参与撰写面向客户的技术方案PPT，清晰阐述算法原理与优势，提升了技术方案的专业性与可信度。
工作业绩：
1.独立完成X个场景超过XXX张图像的数据处理与增强流程搭建，为模型研发提供可靠数据基础。
2.参与训练并交付X个工业缺陷检测模型，在客户现场测试中，关键缺陷的识别准确率达到X
X.X%。
3.完成超过XXX次模型训练实验记录与分析，提出的优化建议被采纳X条，有效缩短了模型迭代周期。
4.输出X份技术文档与方案，文档内容准确率与完整性获得团队好评，支持了X个项目的交付工作。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
为解决合作客户产线上人工质检效率低、漏检率高的问题，公司启动的AI视觉替代项目。原有产线依赖人工目视检查，标准不一，且无法应对每小时XXX件的生产节拍，导致平均漏检率达X%，客户投诉率居高不下。项目需在复杂光照与背景干扰下，精准识别划痕、凹坑等微小缺陷，并将检测结果实时反馈至控制台。
项目职责：
1.功能开发：负责数据预处理与模型训练模块开发，使用PyTorch框架搭建网络，实现从数据加载到模型导出的完整流程。
2.模型优化：针对小尺寸缺陷难识别的问题，尝试多种数据增强组合与注意力机制，通过调整模型锚框尺寸与特征融合方式，提升对小目标的敏感度。
3.性能调优：分析模型推理速度瓶颈，对预处理和后处理代码进行向量化优化，并协助测试不同推理引擎的部署效率。
4.效果验证：设计离线测试流程，使用未参与训练的真实产线数据评估模型性能，统计各类缺陷的查全率与误报率，为模型迭代提供方向。
项目业绩：
1.交付的检测模型在客户封闭测试集上，缺陷识别准确率达到X
X.X%，关键缺陷漏检率从X%降低至
X.X%。
2.优化后的模型单张图片平均推理时间控制在XXX毫秒以内，满足产线实时性要求，效率较人工提升XXX%。
3.系统在客户两条产线试点运行X个月，累计检测部件超过XXX万件，客户投诉率下降XX%。
教育背景
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修机器学习、计算机视觉与Python程序设计核心课程，参与基于深度学习的街景图像分割课程项目，在团队中负责数据预处理与模型评估模块开发，完成对公开数据集的训练与测试，熟悉PyTorch框架及OpenCV基础操作，考取全国计算机等级考试Python语言程序设计二级证书。
自我评价
培训经历
培训内容涵盖深度学习模型设计、训练优化及产业实践案例。将认证所学应用于工业缺陷检测项目，通过优化数据预处理流程与模型注意力模块，使小目标缺陷的检测召回率提升了X个百分点，相关代码实现被纳入团队标准代码库。
应届生算法研究员百搭简历模板
694人使用适用人群: #算法研究员 #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：算法研究员
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 | 算法研究员
2024-09 - 2025-12
XXX智能是专注计算机视觉与工业AI解决方案的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为制造与安防领域提供智能化检测与识别产品，已服务超过XXX家行业客户，与多家知名设备厂商建立技术合作。
工作概述：
1.数据处理：为解决特定场景训练数据不足的问题，制定数据采集与标注规范；使用Python脚本清洗原始图像，去除模糊和无效样本；构建包含旋转、裁剪、色彩调整的基础数据增强流程，使得有效训练样本数量提升XXX%，模型在测试集上的初始准确率提升了X个百分点。
2.模型训练：针对小目标漏检的业务痛点，参与YOLO系列模型的技术选型与实验；负责训练过程的监控与调参，根据loss曲线调整学习率和数据增强策略；将训练好的模型转换为部署格式，配合工程团队完成初步集成测试，在验证集上实现了XXX%的召回率指标。
3.实验分析：建立算法实验跟踪文档，详细记录每次实验的超参数、数据版本和性能指标；使用TensorBoard等工具可视化训练过程，定位模型过拟合现象；通过对比实验，提出增加正则化和使用更复杂主干网络的优化方案，使模型在真实场景的泛化能力提升了X个百分点。
4.文档撰写：整理算法研发过程中的关键步骤与参数配置，形成标准操作文档；编写模型接口说明和使用示例，支持工程团队调用；参与撰写面向客户的技术方案PPT，清晰阐述算法原理与优势，提升了技术方案的专业性与可信度。
工作业绩：
1.独立完成X个场景超过XXX张图像的数据处理与增强流程搭建，为模型研发提供可靠数据基础。
2.参与训练并交付X个工业缺陷检测模型，在客户现场测试中，关键缺陷的识别准确率达到X
X.X%。
3.完成超过XXX次模型训练实验记录与分析，提出的优化建议被采纳X条，有效缩短了模型迭代周期。
4.输出X份技术文档与方案，文档内容准确率与完整性获得团队好评，支持了X个项目的交付工作。
[项目经历]
项目名称：工业部件表面缺陷智能检测系统
担任角色：项目负责人
为解决合作客户产线上人工质检效率低、漏检率高的问题，公司启动的AI视觉替代项目。原有产线依赖人工目视检查，标准不一，且无法应对每小时XXX件的生产节拍，导致平均漏检率达X%，客户投诉率居高不下。项目需在复杂光照与背景干扰下，精准识别划痕、凹坑等微小缺陷，并将检测结果实时反馈至控制台。
项目业绩：
1.交付的检测模型在客户封闭测试集上，缺陷识别准确率达到X
X.X%，关键缺陷漏检率从X%降低至
X.X%。
2.优化后的模型单张图片平均推理时间控制在XXX毫秒以内，满足产线实时性要求，效率较人工提升XXX%。
3.系统在客户两条产线试点运行X个月，累计检测部件超过XXX万件，客户投诉率下降XX%。
[教育背景]
深圳大学
智能科学与技术 | 本科
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修机器学习、计算机视觉与Python程序设计核心课程，参与基于深度学习的街景图像分割课程项目，在团队中负责数据预处理与模型评估模块开发，完成对公开数据集的训练与测试，熟悉PyTorch框架及OpenCV基础操作，考取全国计算机等级考试Python语言程序设计二级证书。