人工智能图像识别工程师简历模板
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熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
北京
30
男
人工智能图像识别工程师
在职
北京
25k-35k教育经历
清华大学 - 硕士985211
2014.092017.06
计算机科学与技术
- 系统学习了计算机科学与技术专业的核心课程，包括算法设计与分析、数据结构、操作系统等，平均绩点3.8（满分4.0）。
- 参与了学校组织的科研项目，在图像处理方向有初步探索，发表学术论文1篇。
工作经历
百度 - 人工智能事业部互联网大厂技术领先
2017.072020.12
人工智能图像识别工程师图像识别算法优化团队管理
北京
- 负责公司图像识别产品的算法研发与优化，主导了图像分类算法的改进，使分类准确率从85%提升至92%，该算法应用于公司的安防监控产品，覆盖500+客户项目，带来直接收益增长15%。
- 带领团队（5人）进行目标检测算法的开发，成功实现多目标实时检测，检测速度达到30fps，满足工业自动化流水线上的实时检测需求，为公司节省了20%的人工检测成本。
- 与产品团队紧密合作，根据市场需求设计新的图像识别功能模块，如基于图像识别的商品推荐系统，上线后用户活跃度提升10%。
字节跳动 - AI Lab创新企业技术驱动
2021.012024.06
高级人工智能图像识别工程师医疗图像识别算法优化团队培训
北京
- 主导公司医疗图像识别项目，带领10人团队完成肺部CT图像的疾病诊断算法开发，通过与三甲医院合作，利用5万+病例数据进行训练，使疾病诊断准确率达到90%，该项目获得行业内技术创新奖，为公司开拓了医疗AI市场，带来5000万+的合同金额。
- 优化公司现有的图像分割算法，将分割精度从80%提升至88%，应用于自动驾驶的道路场景分割模块，提高了自动驾驶系统的安全性，该算法已申请专利（专利号：XXXXXX）。
- 负责部门新人培训与技术指导，培养出5名能独立承担项目的图像识别工程师，提升了团队整体技术水平。
项目经历
电商平台商品图像识别项目 - 核心算法工程师
2018.032019.06
百度
- 项目背景：针对电商平台商品图片的复杂场景，需要准确识别商品类别与属性，以提高商品推荐的精准度。
- 项目职责：作为核心算法工程师，负责图像特征提取与分类算法的设计与实现。
- 项目成果：提出了一种基于注意力机制的卷积神经网络模型，在测试集上商品类别识别准确率达到95%，属性识别准确率达到90%，该模型部署后，电商平台商品点击率提升8%，每年为平台增加销售额约2000万。
智能安防行人行为识别项目 - 项目负责人
2021.032022.12
字节跳动
- 项目背景：为解决智能安防中行人行为异常检测的难题，开发高效准确的行为识别系统。
- 项目职责：带领团队进行行为识别算法研究与开发，构建了行为识别数据集（包含1000+小时的监控视频数据）。
- 项目成果：设计了基于时空卷积网络的行为识别模型，在公开数据集上的平均准确率达到88%，在实际安防场景中对异常行为的检测召回率达到90%，该系统已应用于100+小区的安防系统，有效降低了小区的安全事故发生率。
个人总结
- 拥有7年人工智能图像识别领域工作经验，精通图像分类、目标检测、图像分割等多种算法，具备丰富的项目实战经验。
- 善于团队管理与技术创新，主导的多个项目取得显著成果，为公司带来可观的经济效益与市场竞争力。
- 对行业前沿技术有敏锐洞察力，持续学习并应用新的技术方法（如深度学习的新模型、新架构）到实际项目中。
技能专长
深度学习框架（TensorFlow、PyTorch）
图像分类算法
目标检测算法
图像分割算法
团队管理
荣誉奖项
行业技术创新奖
公司优秀项目奖
其他信息
专利:
- 拥有一项图像分割算法相关专利（专利号：XXXXXX），该专利技术已应用于公司产品，提升了产品性能。
