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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX智能是一家专注于计算机视觉与机器学习技术研发的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务为面向安防、零售等行业提供智能视频分析解决方案，产品已服务于超过XXX家行业客户，与多家头部集成商建立了稳定的生态合作。
工作概述：
1.模型研发：针对零售场景的客流统计与行为分析需求，主导设计并实现了轻量级多目标跟踪模型；通过优化网络结构与引入注意力机制，在保证实时性的同时，将复杂场景下的轨迹ID准确率提升XXX%；该模型成为公司标准化产品组件，支撑了XX个头部客户项目交付。
2.算法优化：为解决传统算法在夜间低光环境下识别率骤降的问题，设计了一种基于图像增强与自适应特征融合的优化方案；通过构建夜间场景专用数据集并调整损失函数权重，将夜间关键事件（如区域入侵）检测准确率从XX%提升至XX%；该方案形成技术白皮书，被推广至所有涉及夜视的项目中。
3.工程落地：负责将多个前沿论文模型转化为可在边缘设备部署的生产级代码；主导设计了模型量化与裁剪的自动化流水线，将模型体积平均压缩XXX%，推理速度提升XXX%；推动模型服务容器化，使得算法模块部署周期从X天缩短至X小时，有效支撑了产品的快速迭代。
4.技术架构：牵头重构了公司核心的算法训练与推理框架，以解决原有框架扩展性差、资源利用率低的问题；引入模块化设计和微服务架构，统一了数据预处理、模型训练与评估的接口；新框架使算法工程师的实验效率提升XXX%，GPU集群平均利用率从XX%提高至XX%。
5.团队协作：作为算法方向技术负责人，指导X名中级算法工程师的日常工作与技术攻坚；建立每周技术分享与代码Review机制，主导编写了《模型部署规范》等X份团队技术文档；通过系统性培训与任务分解，帮助团队整体解决复杂问题的效率提升XXX%。
6.项目管理：深度参与X个重要行业解决方案的项目规划与实施；负责算法部分的需求对接、技术方案制定与风险评估，确保算法模块按时交付；通过前期仿真测试与AB测试，将项目POC阶段的算法验收通过率稳定在XX%以上。
7.知识沉淀：跟踪领域内最新研究动态，定期评估相关技术在业务场景的适用性；主导申请了X项技术发明专利，并将其中X项创新点成功应用于产品，带来直接性能增益；组织内部技术沙龙，推动团队在Transformer等新架构的应用上保持同步。
工作业绩：
1.主导研发并优化了X个核心CV算法模型，平均性能指标超越行业基线XXX%，直接应用于XXX个商业项目。
2.通过算法优化与工程化改进，使得公司标准产品在典型硬件上的推理效率提升XXX%，帮助客户节省硬件采购成本约XXX%。
3.负责的技术架构升级项目，使算法团队的模型迭代周期平均缩短XXX%，支撑了产品线的快速扩张。
4.带领团队攻克X项关键技术难题，相关成果形成专利与内部标准，巩固了公司在细分领域的技术壁垒。
5.培养的X名中级工程师已能独立负责模块开发，团队整体产出与项目交付质量得到业务部门认可。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司为连锁零售品牌打造的核心数字化项目，原有系统依赖第三方算法，存在识别不准、定制化难、成本高昂的问题，无法满足客户对精准客流统计、热区分析与异常行为检测的深度需求。项目需自研一套高精度、可灵活配置的端云结合视频分析系统，在XXX家门店的复杂真实环境中稳定运行，并支持根据客户业务规则快速调整算法策略。
项目职责：
1.技术选型与方案设计：负责算法部分整体技术方案制定，对比并选型了以YOLO系列与DeepSORT为基础的改进模型作为核心技术栈，设计了兼顾云端训练与边缘推理的系统架构。
2.核心算法开发：主导开发了门店场景下的多目标跟踪与行为识别算法，重点解决了顾客遮挡、光线突变、摄像头视角多样等实际难点，通过数据增强与多任务学习提升模型鲁棒性。
3.性能优化与部署：针对边缘计算设备算力受限的情况，主导模型轻量化工作，采用知识蒸馏与INT8量化技术，在精度损失小于X%的前提下，将模型推理速度提升XXX%，满足实时性要求。
4.效果评估与迭代：建立完整的离线评估与在线AB测试流程，定义关键业务指标（如进店率、停留时长统计误差），基于真实数据反馈持续迭代算法，推动识别准确率达到客户验收标准。
项目业绩：
1.成功交付自研算法系统，关键指标（客流计数准确率、行为识别准确率）均达到X
X.X%以上，超越客户原有系统及市场同类产品水平。
2.实现算法成本优化，相比采购第三方服务，为客户节省每年超过XXX万的软件授权费用。
3.系统已在XXX家门店稳定上线运行超过X年，日均处理视频流XXX小时，有效支撑了客户的精细化运营决策。
4.该项目成为公司标杆案例，助力公司成功签约同行业另外X家头部客户，带来直接营收增长超过XXX万。
教育背景
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修机器学习、模式识别与数字图像处理核心课程，参与基于深度学习的商品推荐系统课程设计（使用Python与TensorFlow框架），在团队中负责特征工程与模型调优部分，实现推荐准确率较基线提升XX%，熟练使用PyTorch、OpenCV等工具，具备扎实的算法与编程基础。
自我评价
培训经历
系统掌握TensorFlow高级应用与模型部署技术，将认证所学应用于公司模型服务化项目，主导设计了基于TF Serving的标准化推理服务，统一了团队模型上线流程，使服务响应时间降低XXX%，资源弹性伸缩能力增强，保障了高并发场景下的服务稳定性。
高级算法研究员现代简历模板
459人使用适用人群: #算法研究员 #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：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智能是一家专注于计算机视觉与机器学习技术研发的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务为面向安防、零售等行业提供智能视频分析解决方案，产品已服务于超过XXX家行业客户，与多家头部集成商建立了稳定的生态合作。
工作概述：
1.模型研发：针对零售场景的客流统计与行为分析需求，主导设计并实现了轻量级多目标跟踪模型；通过优化网络结构与引入注意力机制，在保证实时性的同时，将复杂场景下的轨迹ID准确率提升XXX%；该模型成为公司标准化产品组件，支撑了XX个头部客户项目交付。
2.算法优化：为解决传统算法在夜间低光环境下识别率骤降的问题，设计了一种基于图像增强与自适应特征融合的优化方案；通过构建夜间场景专用数据集并调整损失函数权重，将夜间关键事件（如区域入侵）检测准确率从XX%提升至XX%；该方案形成技术白皮书，被推广至所有涉及夜视的项目中。
3.工程落地：负责将多个前沿论文模型转化为可在边缘设备部署的生产级代码；主导设计了模型量化与裁剪的自动化流水线，将模型体积平均压缩XXX%，推理速度提升XXX%；推动模型服务容器化，使得算法模块部署周期从X天缩短至X小时，有效支撑了产品的快速迭代。
4.技术架构：牵头重构了公司核心的算法训练与推理框架，以解决原有框架扩展性差、资源利用率低的问题；引入模块化设计和微服务架构，统一了数据预处理、模型训练与评估的接口；新框架使算法工程师的实验效率提升XXX%，GPU集群平均利用率从XX%提高至XX%。
5.团队协作：作为算法方向技术负责人，指导X名中级算法工程师的日常工作与技术攻坚；建立每周技术分享与代码Review机制，主导编写了《模型部署规范》等X份团队技术文档；通过系统性培训与任务分解，帮助团队整体解决复杂问题的效率提升XXX%。
6.项目管理：深度参与X个重要行业解决方案的项目规划与实施；负责算法部分的需求对接、技术方案制定与风险评估，确保算法模块按时交付；通过前期仿真测试与AB测试，将项目POC阶段的算法验收通过率稳定在XX%以上。
7.知识沉淀：跟踪领域内最新研究动态，定期评估相关技术在业务场景的适用性；主导申请了X项技术发明专利，并将其中X项创新点成功应用于产品，带来直接性能增益；组织内部技术沙龙，推动团队在Transformer等新架构的应用上保持同步。
工作业绩：
1.主导研发并优化了X个核心CV算法模型，平均性能指标超越行业基线XXX%，直接应用于XXX个商业项目。
2.通过算法优化与工程化改进，使得公司标准产品在典型硬件上的推理效率提升XXX%，帮助客户节省硬件采购成本约XXX%。
3.负责的技术架构升级项目，使算法团队的模型迭代周期平均缩短XXX%，支撑了产品线的快速扩张。
4.带领团队攻克X项关键技术难题，相关成果形成专利与内部标准，巩固了公司在细分领域的技术壁垒。
5.培养的X名中级工程师已能独立负责模块开发，团队整体产出与项目交付质量得到业务部门认可。
[项目经历]
项目名称：智慧门店视频分析系统
担任角色：项目负责人
公司为连锁零售品牌打造的核心数字化项目，原有系统依赖第三方算法，存在识别不准、定制化难、成本高昂的问题，无法满足客户对精准客流统计、热区分析与异常行为检测的深度需求。项目需自研一套高精度、可灵活配置的端云结合视频分析系统，在XXX家门店的复杂真实环境中稳定运行，并支持根据客户业务规则快速调整算法策略。
项目业绩：
1.成功交付自研算法系统，关键指标（客流计数准确率、行为识别准确率）均达到X
X.X%以上，超越客户原有系统及市场同类产品水平。
2.实现算法成本优化，相比采购第三方服务，为客户节省每年超过XXX万的软件授权费用。
3.系统已在XXX家门店稳定上线运行超过X年，日均处理视频流XXX小时，有效支撑了客户的精细化运营决策。
4.该项目成为公司标杆案例，助力公司成功签约同行业另外X家头部客户，带来直接营收增长超过XXX万。
[教育背景]
南京理工大学
计算机科学与技术 | 本科
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修机器学习、模式识别与数字图像处理核心课程，参与基于深度学习的商品推荐系统课程设计（使用Python与TensorFlow框架），在团队中负责特征工程与模型调优部分，实现推荐准确率较基线提升XX%，熟练使用PyTorch、OpenCV等工具，具备扎实的算法与编程基础。