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熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
北京
30
男
图像识别高级算法工程师
在职
北京
30k-40k教育经历
清华大学 - 硕士211双一流
2014.092017.06
计算机科学与技术
- 系统学习了计算机视觉、机器学习等专业课程，成绩优异，GPA 3.8（满分4.0）。
- 参与导师的图像识别相关科研项目，发表学术论文2篇，锻炼了科研能力和算法设计思维。
工作经历
百度 - AI技术研发部互联网大厂技术驱动
2017.072020.12
图像识别算法工程师图像识别团队协作
北京
- 负责公司图像识别产品的算法研发工作，优化目标检测算法，使检测精度提高了15%，速度提升了20%。
- 带领3人算法小组，完成图像分类模型的迭代升级，新模型在公开数据集上准确率达到95%，较之前提升5个百分点。
- 与产品团队紧密合作，根据业务需求设计图像识别解决方案，成功应用于3个重要项目，为公司带来500万+的业务收入。
字节跳动 - AI实验室创新氛围技术前沿
2021.012023.10
高级图像识别算法工程师架构设计人才培养
北京
- 主导公司新一代图像识别平台的算法架构设计，采用深度学习框架，构建了多任务学习模型，实现图像分类、检测、分割等功能一体化，节省了30%的计算资源。
- 负责算法团队人才培养，制定培训计划，指导5名初级算法工程师成长，其中2人晋升为中级算法工程师。
- 参与公司与高校的产学研合作项目，推动图像识别技术在医疗影像领域的应用，相关技术已申请3项发明专利。
项目经历
电商平台商品图像搜索系统 - 算法负责人
2018.052019.10
百度
- 项目背景：为某电商平台开发商品图像搜索功能，提高用户购物体验。
- 技术方案：采用深度卷积神经网络（如ResNet）提取商品图像特征，构建特征索引库，设计高效的图像相似度计算算法。
- 项目成果：实现商品图像搜索准确率达到90%以上，搜索响应时间小于0.5秒，上线后用户使用该功能的频率提升了40%，为平台带来10%的商品点击率增长。
智能安防行人重识别系统 - 核心算法研发
2021.052022.12
字节跳动
- 项目背景：针对智能安防领域，开发行人重识别系统，解决跨摄像头行人追踪难题。
- 技术方案：提出基于注意力机制的行人特征提取网络，结合时空序列建模，优化特征匹配算法。
- 项目成果：在公开数据集上，行人重识别准确率达到85%，较传统方法提升10个百分点。系统部署在多个安防项目中，成功协助警方破获多起案件，获得客户高度评价。
个人总结
8年图像识别算法研发经验，精通深度学习算法（如CNN、Transformer等），具备丰富的算法优化和工程落地经验。 主导过多个大型图像识别项目，成功提升算法性能和业务价值，具备团队管理和技术创新能力。 对图像识别技术发展趋势有敏锐洞察力，持续关注前沿技术并应用于实际项目，拥有多项发明专利。
技能专长
深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）
计算机视觉算法（目标检测、图像分类等）
Python编程
荣誉奖项
2020年百度优秀员工
2022年字节跳动技术创新奖
其他信息
开源项目贡献:
- 参与开源图像识别库的开发与维护，提交代码1000+行，优化算法性能，被项目组采纳并应用。
- 在GitHub上分享图像识别算法实践经验，获得500+星标，吸引100+开发者关注和交流。
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