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Hello. I'm 熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
深圳
28
男
智能感知算法工程师
在职
深圳
25k-35k教育经历
哈尔滨工业大学
211
计算机科学与技术
硕士
2016.092019.06
- 系统学习了计算机体系结构、算法设计与分析、人工智能导论等专业课程，成绩优异，GPA 3.8（满分 4.0）
- 参与校级科研项目，负责算法优化模块，成功将算法运行效率提升 30%
工作经历
腾讯科技（深圳）有限公司
互联网大厂
人工智能实验室
智能感知算法工程师
算法研发跨部门协作
2019.072022.12
深圳
- 主导公司智能安防系统的算法研发工作，针对复杂场景下的目标检测难题，引入多尺度特征融合技术，使目标检测准确率从 85%提升至 92%，该系统已在 50 余个大型社区部署使用
- 带领 5 人算法团队，负责算法模型的迭代优化，通过对数据增强策略的改进，使模型在小样本数据上的泛化能力提高 20%，节省了 30%的数据采集成本
- 与硬件团队紧密协作，完成算法在边缘计算设备上的高效部署，实现实时智能感知功能，降低了 40%的计算资源消耗
华为技术有限公司
创新驱动
消费者 BG 人工智能与芯片部
智能感知算法工程师
性能优化测试平台搭建
2023.01至今
深圳
- 参与公司智能家居产品的智能感知算法开发，设计了基于深度学习的人体行为识别算法，准确率达到 90%以上，已应用于百万级用户的智能家居设备中
- 负责算法的性能优化，通过模型压缩技术，将算法模型大小减小 50%，推理速度提升 60%，满足了智能家居设备的低功耗、实时性要求
- 搭建算法测试平台，制定测试标准，确保算法在不同环境下的稳定性和准确性，为产品的大规模推广提供了有力保障
项目经历
智能交通感知系统 - 核心算法工程师
2020.052021.12
腾讯科技（深圳）有限公司
- 项目背景：针对城市交通拥堵问题，开发智能交通感知系统
- 项目职责：作为核心算法工程师，负责车辆检测与跟踪算法的研发
- 技术实现：采用 YOLOv5 算法作为基础模型，引入注意力机制，提高车辆检测的准确率；设计基于卡尔曼滤波的多目标跟踪算法，实现车辆的稳定跟踪
- 项目成果：在实际交通场景测试中，车辆检测准确率达到 95%，多目标跟踪成功率达到 92%，有效提升了交通管理的智能化水平
工业视觉检测系统 - 算法工程师
2023.03至今
华为技术有限公司
- 项目背景：为提升工业自动化水平，开发工业视觉检测系统
- 项目职责：负责缺陷检测算法的研究与实现
- 技术实现：提出基于深度学习的缺陷特征提取方法，结合异常检测算法，实现对工业产品表面缺陷的快速准确检测
- 项目成果：在工业生产线上部署应用，缺陷检测准确率达到 98%，误检率低于 2%，提高了产品质量检测效率，降低了人工检测成本
个人总结
拥有[X]年智能感知算法工程师工作经验，精通深度学习、计算机视觉等领域技术。具备丰富的算法研发与优化经验，能带领团队攻克技术难题。在实际项目中，通过创新算法和优化策略，显著提升系统性能与产品质量。善于跨部门协作，注重技术落地与应用，追求用技术为产品和业务创造价值。
技能专长
深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）
计算机视觉算法（目标检测、图像识别等）
Python 编程
算法优化
荣誉奖项
腾讯年度优秀技术贡献奖
华为算法创新大赛三等奖
其他信息
专利:
- 拥有一项关于智能目标检测算法的发明专利（专利号：[具体专利号]），该专利技术已应用于公司相关产品中，提升了产品的市场竞争力
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