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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是专注于智慧城市与工业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、安防领域提供视觉检测与预测性维护算法服务，产品已落地超过XXX家工厂与园区，与多家行业龙头建立算法供应商关系。
工作概述：
1.模型研发：针对工业质检场景漏检率高的问题，业务目标是将缺陷识别准确率提升至可用水平；采用改进的YOLO系列与Transformer结合的方法，解决小目标与复杂背景干扰；核心动作包括设计多尺度特征融合模块与难例挖掘训练策略；通过A/B测试验证，在XXX类缺陷数据集上将mAP提升XXX%；优化后的模型成为该场景下的标准方案，年调用量超XXX次。
2.数据处理：为训练高精度模型，需构建高质量、多样化的标注数据集；解决方法包括设计半自动标注工具链，并与标注团队制定详细规范；核心动作涉及关键帧采样、困难样本增广及多轮标注质量抽查；将数据清洗效率提升XXX%，构建了包含XXX万张图像的标准数据集；建立数据版本管理与质量监控流程，支撑后续多个项目复用。
3.算法选型：面对新业务需求快速筛选合适算法，平衡效果与计算成本；通过阅读论文与复现主流模型，在内部测试集上进行效果与速度对比；核心动作是设计统一评估流程，重点考量精度、推理延迟及部署便捷性；为XXX个新项目提供了算法选型报告与原型验证；最终形成的算法选型SOP，将技术调研周期平均缩短XXX%。
4.模型调优：在固定算力预算下持续提升模型性能；采用自动化超参数搜索与模型剪枝、量化技术；核心动作包括分析模型混淆矩阵定位薄弱环节，并引入知识蒸馏进行小模型优化；将关键模型的推理速度提升XXX%，同时保持精度损失小于
X.X%；优化后的模型成功部署到边缘计算设备，节省了服务器采购成本。
5.性能优化：解决实际部署中模型吞吐量低、响应慢的工程瓶颈；通过对推理代码进行算子融合与内存复用优化，并利用TensorRT进行加速；核心动作包括剖析模型计算图与GPU利用率，定位性能热点；在XXX型号GPU上将单个模型的QPS从XXX提升至XXX；优化的推理服务支撑了高峰期并发请求，服务可用性达到XXX%。
6.模型部署：负责将训练好的算法模型从实验环境交付到生产环境；采用Docker容器化与Kubernetes进行服务编排，并设计标准化API接口；核心动作包括编写模型转换脚本、制定资源申请规范及设计金丝雀发布流程；完成XXX个核心模型的线上部署与版本迭代，首次部署成功率XXX%；建立的模型部署流水线，将平均交付时间从X周缩短至X天。
7.团队协作：作为技术骨干参与跨部门项目并指导初级工程师；定期组织代码评审与技术分享，主导编写核心模块开发规范；核心动作包括拆解复杂任务、审核技术方案与进行一对一答疑；累计进行技术分享XXX次，指导XXX名新人快速上手项目；推动的代码规范使团队平均代码缺陷率下降XXX%。
工作业绩：
1.主导研发与交付XXX个工业AI算法模型，平均准确率达到X
X.X%，支撑公司核心产品线。
2.构建并维护公司级标准数据集X个，总数据量超XXX万条，为算法迭代提供坚实基础。
3.完成的算法选型与模型优化工作，直接助力X个新项目成功落地，客户续约率提升XXX%。
4.通过性能优化与高效部署，使算法服务端资源成本下降XXX%，年节约计算资源费用约XXX万元。
5.指导团队提升研发效率，关键项目算法开发周期平均缩短XXX%，获得公司年度技术贡献奖。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司战略级项目，旨在解决电子元器件表面细微划痕、异色等缺陷难以获取大量负样本进行监督训练的行业难题。原有基于传统图像处理的方案漏检率高达XX%，且调参繁琐。项目需在无缺陷样本或仅有少量正常样本的条件下，实现对XXX多种未知缺陷的精准识别，并集成到客户现有产线中，实时处理速度需达到每秒XXX帧以上，以匹配高速生产节奏。
项目职责：
1.算法选型与验证：负责技术路线规划，主导对比了自编码器、生成对抗网络与特征重构等多种无监督算法框架；在内部构造的模拟数据集上验证可行性，最终确定以Memory-augmented Autoencoder为核心，结合多尺度特征匹配的方案。
2.核心模块开发：设计并实现了特征记忆库模块与异常评分模块；采用高性能向量数据库存储正常样本特征，并设计高效的最近邻检索策略；开发了基于特征重构误差与马氏距离的融合评分函数。
3.模型优化与调参：针对实际产线光照不均、产品型号切换导致的误报问题，引入了注意力机制与在线自适应归一化层；通过大量实验确定了关键超参数组合，在保证灵敏度的同时将误报率降低了XXX%。
4.工程化落地：协同工程团队将Python原型转化为C++推理服务；设计了模型热更新机制与产线工艺参数配置界面，使得客户操作人员可自行调整检测阈值，提升了产品易用性。
项目业绩：
1.算法性能达到预期，在多家客户的实际产线测试中，对划痕、污渍等典型缺陷的检出率超过X
X.X%，误报率控制在X%以下。
2.系统成功部署于XXX条高端产线，平均每台设备年节约质检人力成本约XXX万元，客户生产效率提升XXX%。
3.该项目成为公司在该领域的标杆案例，助力团队新签同类订单合同额累计超XXX万元。
4.基于该项目成果申请发明专利X项，并形成了一套可复用的工业无监督检测算法框架。
教育背景
GPA X.XX/4.0（专业前15%），主修机器学习、计算机视觉与模式识别核心课程。熟练掌握Python、C++编程及PyTorch深度学习框架。课程设计完成基于深度学习的交通流量预测项目，负责数据预处理、LSTM模型搭建与调参，在公开数据集上达到XXX的预测精度。
自我评价
培训经历
系统学习了深度学习前沿模型与大规模分布式训练技术。将所学知识应用于公司视觉大模型的预训练任务中，通过优化数据并行策略与混合精度训练，在同等算力下将训练吞吐量提升了XXX%，加速了项目研发进程。输出的模型训练优化实践文档，成为团队后续相关工作的参考标准。
资深算法研究员严谨简历模板
258人使用适用人群: #算法研究员 #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：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科技是专注于智慧城市与工业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、安防领域提供视觉检测与预测性维护算法服务，产品已落地超过XXX家工厂与园区，与多家行业龙头建立算法供应商关系。
工作概述：
1.模型研发：针对工业质检场景漏检率高的问题，业务目标是将缺陷识别准确率提升至可用水平；采用改进的YOLO系列与Transformer结合的方法，解决小目标与复杂背景干扰；核心动作包括设计多尺度特征融合模块与难例挖掘训练策略；通过A/B测试验证，在XXX类缺陷数据集上将mAP提升XXX%；优化后的模型成为该场景下的标准方案，年调用量超XXX次。
2.数据处理：为训练高精度模型，需构建高质量、多样化的标注数据集；解决方法包括设计半自动标注工具链，并与标注团队制定详细规范；核心动作涉及关键帧采样、困难样本增广及多轮标注质量抽查；将数据清洗效率提升XXX%，构建了包含XXX万张图像的标准数据集；建立数据版本管理与质量监控流程，支撑后续多个项目复用。
3.算法选型：面对新业务需求快速筛选合适算法，平衡效果与计算成本；通过阅读论文与复现主流模型，在内部测试集上进行效果与速度对比；核心动作是设计统一评估流程，重点考量精度、推理延迟及部署便捷性；为XXX个新项目提供了算法选型报告与原型验证；最终形成的算法选型SOP，将技术调研周期平均缩短XXX%。
4.模型调优：在固定算力预算下持续提升模型性能；采用自动化超参数搜索与模型剪枝、量化技术；核心动作包括分析模型混淆矩阵定位薄弱环节，并引入知识蒸馏进行小模型优化；将关键模型的推理速度提升XXX%，同时保持精度损失小于
X.X%；优化后的模型成功部署到边缘计算设备，节省了服务器采购成本。
5.性能优化：解决实际部署中模型吞吐量低、响应慢的工程瓶颈；通过对推理代码进行算子融合与内存复用优化，并利用TensorRT进行加速；核心动作包括剖析模型计算图与GPU利用率，定位性能热点；在XXX型号GPU上将单个模型的QPS从XXX提升至XXX；优化的推理服务支撑了高峰期并发请求，服务可用性达到XXX%。
6.模型部署：负责将训练好的算法模型从实验环境交付到生产环境；采用Docker容器化与Kubernetes进行服务编排，并设计标准化API接口；核心动作包括编写模型转换脚本、制定资源申请规范及设计金丝雀发布流程；完成XXX个核心模型的线上部署与版本迭代，首次部署成功率XXX%；建立的模型部署流水线，将平均交付时间从X周缩短至X天。
7.团队协作：作为技术骨干参与跨部门项目并指导初级工程师；定期组织代码评审与技术分享，主导编写核心模块开发规范；核心动作包括拆解复杂任务、审核技术方案与进行一对一答疑；累计进行技术分享XXX次，指导XXX名新人快速上手项目；推动的代码规范使团队平均代码缺陷率下降XXX%。
工作业绩：
1.主导研发与交付XXX个工业AI算法模型，平均准确率达到X
X.X%，支撑公司核心产品线。
2.构建并维护公司级标准数据集X个，总数据量超XXX万条，为算法迭代提供坚实基础。
3.完成的算法选型与模型优化工作，直接助力X个新项目成功落地，客户续约率提升XXX%。
4.通过性能优化与高效部署，使算法服务端资源成本下降XXX%，年节约计算资源费用约XXX万元。
5.指导团队提升研发效率，关键项目算法开发周期平均缩短XXX%，获得公司年度技术贡献奖。
[项目经历]
项目名称：面向精密制造的无监督缺陷检测系统
担任角色：项目负责人
公司战略级项目，旨在解决电子元器件表面细微划痕、异色等缺陷难以获取大量负样本进行监督训练的行业难题。原有基于传统图像处理的方案漏检率高达XX%，且调参繁琐。项目需在无缺陷样本或仅有少量正常样本的条件下，实现对XXX多种未知缺陷的精准识别，并集成到客户现有产线中，实时处理速度需达到每秒XXX帧以上，以匹配高速生产节奏。
项目业绩：
1.算法性能达到预期，在多家客户的实际产线测试中，对划痕、污渍等典型缺陷的检出率超过X
X.X%，误报率控制在X%以下。
2.系统成功部署于XXX条高端产线，平均每台设备年节约质检人力成本约XXX万元，客户生产效率提升XXX%。
3.该项目成为公司在该领域的标杆案例，助力团队新签同类订单合同额累计超XXX万元。
4.基于该项目成果申请发明专利X项，并形成了一套可复用的工业无监督检测算法框架。
[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15%），主修机器学习、计算机视觉与模式识别核心课程。熟练掌握Python、C++编程及PyTorch深度学习框架。课程设计完成基于深度学习的交通流量预测项目，负责数据预处理、LSTM模型搭建与调参，在公开数据集上达到XXX的预测精度。