在学校期间，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》《计算机图形学》等。参与了学校的科研项目，如基于深度学习的图像识别研究，掌握了科研方法和论文撰写能力。积极参加各类学术讲座和竞赛，拓宽了专业视野，为后续的职业发展奠定了坚实的理论基础。

• 负责公司核心计算机视觉算法的研发工作，主导了基于深度学习的目标检测算法优化项目。通过对模型结构的改进和训练数据的增强，将目标检测的准确率从85%提升至92%，召回率从80%提升至88%，在实际业务场景中的应用效果显著提升，为公司节省了约30%的人工标注成本。
• 与产品团队紧密合作，根据业务需求制定算法方案。在智能安防项目中，针对复杂场景下的人脸识别问题，提出了多模态融合的解决方案，将人脸识别的准确率提高了15个百分点，成功应用于多个大型安防项目，为公司带来了500万+的业务收入。
• 带领算法团队进行技术攻关，优化算法的实时性。在移动端图像识别项目中，通过模型量化、剪枝等技术手段，将算法的推理速度提升了2倍，满足了移动端设备的性能要求，该项目上线后用户活跃度提升了20%。

• 主导公司自动驾驶视觉感知算法的研发。针对复杂道路场景下的多目标检测与跟踪问题，设计了基于Transformer的算法模型，在公开数据集上的检测精度达到了行业领先水平（mAP提升了8个百分点）。该算法成功应用于公司的自动驾驶原型车，在实际道路测试中，对障碍物的检测准确率达到99%以上，为自动驾驶的安全性提供了有力保障。
• 负责构建算法团队的技术研发体系，制定算法研发流程和规范。组织团队进行技术分享和培训，提升团队整体技术水平。带领团队完成了多个重要项目的算法研发任务，如智能交通流量监测系统，通过计算机视觉算法实现了对道路流量的实时精准监测，为交通管理部门提供了有效的决策支持，该系统已在多个城市部署应用，产生了良好的社会效益和经济效益。
• 与高校科研团队开展合作，引入前沿技术。在医学影像分析项目中，将最新的医学图像分割算法应用于肺部CT影像分析，提高了肺部疾病的诊断准确率（从75%提升至85%），该成果发表在国际知名学术期刊上，提升了公司在计算机视觉领域的学术影响力。

• 项目背景：随着电商行业的快速发展，商品图像搜索需求日益增长。为了提高用户购物体验，公司决定开发基于内容的商品图像搜索系统。
• 项目职责：作为算法负责人，负责图像特征提取算法的研发。采用深度卷积神经网络（如ResNet）进行图像特征学习，通过迁移学习和微调策略，在公司自有商品图像数据集上进行训练，使特征提取的准确率达到90%以上。设计了高效的图像特征索引算法，基于局部敏感哈希（LSH）技术，将图像搜索的响应时间缩短至50ms以内，满足了实时搜索的要求。
• 项目成果：该系统上线后，用户使用图像搜索功能的频率提升了30%，商品的曝光率和点击率也相应提高，为公司带来了15%的业务增长。

• 项目背景：在智能零售领域，货架商品陈列分析是优化商品布局和库存管理的重要手段。本项目旨在开发基于计算机视觉的货架商品陈列分析系统。
• 项目职责：负责货架商品检测与识别算法的研发。针对货架商品摆放密集、角度多样等问题，提出了基于Faster R-CNN的改进算法，通过增加上下文信息模块和多尺度特征融合，提高了小目标商品的检测准确率（从70%提升至85%）。设计了商品陈列规则的算法模型，能够自动分析货架商品的陈列是否符合规范（如商品摆放整齐度、缺货检测等），准确率达到90%以上。
• 项目成果：该系统已在多家零售门店部署应用，帮助门店管理人员及时发现商品陈列问题，优化货架布局，使商品的销售转化率提高了10%，库存周转率提升了15%。