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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是一家专注计算机视觉与智能语音技术的AI公司，团队规模约XXX人，核心业务是为零售和安防行业提供智能化解决方案，其自研的人脸识别与行为分析算法已服务于超过XXX家客户，并与多家区域头部集成商建立了战略合作。
工作概述：
1.模型迭代：负责核心识别模型的月度版本迭代，根据线上反馈的badcase制定优化目标；通过分析误识别样本共性，调整数据增强策略与损失函数权重；在本地训练集群上完成多轮实验，筛选出最优模型参数组合，推动新模型上线测试，将特定场景下的识别准确率提升了XXX个百分点。
2.数据清洗：针对训练数据中存在的大量低质与错误标注问题，制定数据清洗规则；编写Python脚本批量过滤模糊图像与异常标注框，并设计半自动化工具辅助标注团队复检；建立数据质量评分机制，定期输出数据质量报告，使得单次清洗任务效率提升XXX%，训练集噪声比例下降XXX%。
3.算法适配：为解决算法在不同硬件平台（如边缘计算盒子、国产化芯片）上的部署差异，参与模型轻量化与转换工作；使用量化与剪枝工具对原始模型进行处理，并与工程团队协同调试，确保精度损失控制在XXX%以内；输出多份不同平台下的性能调优指南，支撑了XXX个项目的顺利交付。
4.性能优化：响应产品对实时性的要求，对模型推理流程进行耗时分析；通过优化图像预处理逻辑、合并部分计算步骤、引入线程池管理，将单张图片的平均处理时间从XXX毫秒降低至XXX毫秒；在压力测试中，服务吞吐量提升XXX%。
5.代码管理：负责算法模块的代码仓库维护，制定代码提交与review规范；使用Git进行版本控制，为关键模型训练脚本编写单元测试，推动团队代码注释覆盖率提升至XXX%；通过定期重构，使核心模块的可读性与复用性得到改善。
6.文档沉淀：主导完成算法部门的知识库初始搭建，将模型训练流程、常见问题排查方法、实验记录模板等进行标准化文档输出；累计编写与更新技术文档XXX篇，成为团队新人入职的主要参考资料，减少同类技术咨询XXX%。
工作业绩：
1.主导完成XX个核心模型的迭代优化，关键指标（准确率/召回率）平均提升XXX%。
2.累计清洗与处理训练数据超XXX万张，支持了X个重要模型的研发。
3.成功将X个主流算法适配到X类硬件平台上，保障了XXX个终端项目的算法供应。
4.通过性能优化，使两个在线服务的P99延迟降低XXX%，资源使用率下降XXX%。
5.管理的代码仓库保持XXX天无重大故障，单元测试覆盖率从X%提升至XX%。
6.建立的技术文档库被团队XXX人高频使用，知识传承效率显著提高。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司为连锁品牌客户打造的智能化门店管理项目，原有基于传统图像处理的方案在高峰期人流密集时计数误差超过XXX%，且无法识别顾客的动线与驻留行为。项目需研发一套精准的实时客流统计与热区分析系统，部署在客户全国超XXX家门店的既有摄像头上，在保证低延迟的同时，需将关键指标准确率提升至XX%以上以满足商业分析需求。
项目职责：
1.功能开发：负责客流计数与区域闯入检测核心算法的开发，基于YOLO与DeepSORT框架进行二次开发，实现对人体的稳定跟踪与计数。
2.模型优化：针对门店复杂光照与遮挡场景，通过增补大量针对性训练数据与调整模型结构，将密集人群下的计数准确率从XX%优化至XX.X%。
3.系统集成：协助工程团队完成算法模块的SDK封装，提供清晰的API接口文档，并支持在边缘设备上的集成测试。
4.部署维护：编写模型部署手册与监控脚本，跟踪算法在首批XXX家门店的线上运行状态，及时修复发现的逻辑漏洞。
项目业绩：
1.算法模块在测试集上达到X
X.X%的计数准确率与XX%的区域检测准确率，超出客户预期X个百分点。
2.系统成功在XXX家门店稳定上线，日均处理客流数据XXX万条，客户总部数据分析效率提升XXX%。
3.通过算法优化，使边缘设备的平均负载下降XXX%，延长了设备维护周期。
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编程核心课程，参与基于深度学习的图像分类课程项目，在团队中负责数据预处理与模型训练部分，使用PyTorch框架实现了基础CNN网络，在公开数据集上取得TOP-X%的成绩，熟悉Linux开发环境与Git操作。
自我评价
培训经历
系统学习了工业级AI项目的开发部署全流程知识，并将模型压缩与加速技术应用于实际项目的边缘部署环节，使算法模块在目标硬件上的推理速度提升XXX%，有效支撑了项目在资源受限环境下的落地。
初级算法研究员清新简历模板
704人使用适用人群: #算法研究员 #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：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科技是一家专注计算机视觉与智能语音技术的AI公司，团队规模约XXX人，核心业务是为零售和安防行业提供智能化解决方案，其自研的人脸识别与行为分析算法已服务于超过XXX家客户，并与多家区域头部集成商建立了战略合作。
工作概述：
1.模型迭代：负责核心识别模型的月度版本迭代，根据线上反馈的badcase制定优化目标；通过分析误识别样本共性，调整数据增强策略与损失函数权重；在本地训练集群上完成多轮实验，筛选出最优模型参数组合，推动新模型上线测试，将特定场景下的识别准确率提升了XXX个百分点。
2.数据清洗：针对训练数据中存在的大量低质与错误标注问题，制定数据清洗规则；编写Python脚本批量过滤模糊图像与异常标注框，并设计半自动化工具辅助标注团队复检；建立数据质量评分机制，定期输出数据质量报告，使得单次清洗任务效率提升XXX%，训练集噪声比例下降XXX%。
3.算法适配：为解决算法在不同硬件平台（如边缘计算盒子、国产化芯片）上的部署差异，参与模型轻量化与转换工作；使用量化与剪枝工具对原始模型进行处理，并与工程团队协同调试，确保精度损失控制在XXX%以内；输出多份不同平台下的性能调优指南，支撑了XXX个项目的顺利交付。
4.性能优化：响应产品对实时性的要求，对模型推理流程进行耗时分析；通过优化图像预处理逻辑、合并部分计算步骤、引入线程池管理，将单张图片的平均处理时间从XXX毫秒降低至XXX毫秒；在压力测试中，服务吞吐量提升XXX%。
5.代码管理：负责算法模块的代码仓库维护，制定代码提交与review规范；使用Git进行版本控制，为关键模型训练脚本编写单元测试，推动团队代码注释覆盖率提升至XXX%；通过定期重构，使核心模块的可读性与复用性得到改善。
6.文档沉淀：主导完成算法部门的知识库初始搭建，将模型训练流程、常见问题排查方法、实验记录模板等进行标准化文档输出；累计编写与更新技术文档XXX篇，成为团队新人入职的主要参考资料，减少同类技术咨询XXX%。
工作业绩：
1.主导完成XX个核心模型的迭代优化，关键指标（准确率/召回率）平均提升XXX%。
2.累计清洗与处理训练数据超XXX万张，支持了X个重要模型的研发。
3.成功将X个主流算法适配到X类硬件平台上，保障了XXX个终端项目的算法供应。
4.通过性能优化，使两个在线服务的P99延迟降低XXX%，资源使用率下降XXX%。
5.管理的代码仓库保持XXX天无重大故障，单元测试覆盖率从X%提升至XX%。
6.建立的技术文档库被团队XXX人高频使用，知识传承效率显著提高。
[项目经历]
项目名称：零售门店客流分析系统
担任角色：项目负责人
公司为连锁品牌客户打造的智能化门店管理项目，原有基于传统图像处理的方案在高峰期人流密集时计数误差超过XXX%，且无法识别顾客的动线与驻留行为。项目需研发一套精准的实时客流统计与热区分析系统，部署在客户全国超XXX家门店的既有摄像头上，在保证低延迟的同时，需将关键指标准确率提升至XX%以上以满足商业分析需求。
项目业绩：
1.算法模块在测试集上达到X
X.X%的计数准确率与XX%的区域检测准确率，超出客户预期X个百分点。
2.系统成功在XXX家门店稳定上线，日均处理客流数据XXX万条，客户总部数据分析效率提升XXX%。
3.通过算法优化，使边缘设备的平均负载下降XXX%，延长了设备维护周期。
[教育背景]
杭州电子科技大学
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编程核心课程，参与基于深度学习的图像分类课程项目，在团队中负责数据预处理与模型训练部分，使用PyTorch框架实现了基础CNN网络，在公开数据集上取得TOP-X%的成绩，熟悉Linux开发环境与Git操作。