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熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
北京
30
男
视觉高级算法工程师
在职
北京
30k-50k教育经历
清华大学
985
计算机科学与技术
硕士
2015-092018-06
- 系统学习了计算机视觉、机器学习等专业课程，GPA 3.8/4.0，专业排名前 10%。
- 参与学校图像识别实验室项目，独立完成基于深度学习的图像分类算法优化，使模型准确率提升 5%。
工作经历
字节跳动 - AI 算法部技术创新
2018.072021.12
视觉算法工程师计算机视觉算法优化
北京
- 负责公司智能安防产品的视觉算法研发，主导行人检测算法优化，在复杂场景下检测准确率从 85%提升至 95%，项目落地 10+城市安防系统，覆盖用户超 100 万。
- 搭建算法模型训练平台，将模型训练效率提高 30%，节省服务器资源成本 20%。
- 带领 3 人算法小组，完成多个客户定制化视觉功能开发，如车牌识别准确率达 99.5%，交付周期缩短 20%。
阿里巴巴 - 达摩院技术驱动
2022.01至今
高级视觉算法工程师图像搜索算法产品化
北京
- 主导电商平台商品图像搜索算法研发，设计多模态特征融合模型，使搜索召回率提升 25%，上线后用户搜索使用时长增加 15%，DAU 提升 8%。
- 优化图像生成算法，将生成图像质量评分（MOS）从 3.5 提升至 4.2，应用于商品展示页，转化率提高 10%。
- 与产品、前端团队紧密协作，推动算法产品化，负责算法模块性能优化，服务响应时间降低 40%，支撑日活 5000 万+用户访问。
项目经历
自动驾驶交通标志识别算法研发 - 算法负责人
2019.032020.12
字节跳动
- 项目背景：为解决自动驾驶场景下复杂交通标志识别难题，开发高精度识别算法。
- 技术实现：采用轻量级神经网络架构，结合注意力机制，在保证模型轻量化（模型大小减少 30%）的同时，识别准确率达 98%（对比传统算法提升 12%）。
- 项目成果：算法集成到自动驾驶测试车辆，在实际路测中正确识别率达 97%，通过 1000+小时路测验证，为自动驾驶安全提供关键技术支持。
短视频平台违规图像识别系统 - 核心算法研发
2022.032023.06
阿里巴巴
- 项目背景：针对短视频平台海量用户生成内容（UGC），实现高效的违规图像识别。
- 技术实现：构建多尺度特征融合网络，引入迁移学习，在小规模标注数据（标注数据量减少 40%）情况下，违规图像识别准确率达 96%，召回率达 95%。
- 项目成果：算法上线后，违规图像漏检率降低 60%，节省人工审核成本 30%，覆盖平台每日新增 1000 万+ UGC 图像审核。
个人总结
8 年视觉算法研发经验，精通深度学习框架（TensorFlow、PyTorch），在图像识别、图像生成等领域有丰富项目落地经验。 具备出色的算法优化能力，多次实现模型准确率、性能提升，推动算法产品化落地，为业务带来显著增长。 良好的团队协作与沟通能力，带领团队完成多个复杂项目，具备从算法设计到工程落地的全流程把控能力。
技能专长
深度学习
计算机视觉
Python 编程
算法优化
荣誉奖项
2020 年公司算法创新奖
2022 年团队优秀项目奖
其他信息
开源项目贡献:
- 在 GitHub 上开源轻量级图像分类算法库，获得 500+ star，被 10+高校实验室用于教学实践。
- 参与开源计算机视觉工具包开发，贡献图像增强模块代码，提升工具包在数据预处理阶段的效率 20%。
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