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熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
上海
30
男
智能驾驶感知算法工程师
在职
上海
30k-50k个人总结
8 年智能驾驶感知算法研发经验，精通多传感器融合、深度学习目标检测与跟踪等核心技术。 具备丰富的项目实战经验，主导多个自动驾驶感知算法项目，成果落地应用，提升产品性能显著。 熟悉互联网行业研发流程，具备良好的团队协作与沟通能力，能快速响应业务需求，推动项目高效进展。
教育经历
上海交通大学
211
计算机科学与技术
硕士
2015.092018.06
- 专业课程涵盖算法设计、机器学习、计算机视觉等领域，GPA 3.8/4.0，排名前 10%。
- 参与校级科研项目，负责算法优化模块，发表学术论文 1 篇。
工作经历
蔚来汽车
自动驾驶技术前沿
智能驾驶研发部
智能驾驶感知算法工程师
智能驾驶算法优化
2020.072023.06
上海
- 主导多传感器融合算法研发，优化目标检测精度，使复杂路况下目标检测准确率提升 15%。
- 负责深度学习模型部署，在嵌入式平台实现实时推理，推理速度提升 20%。
- 搭建数据标注与验证平台，优化数据处理流程，提高数据处理效率 30%。
百度
自动驾驶技术先驱
自动驾驶事业部
感知算法工程师
语义分割场景理解
2018.072020.06
北京
- 参与自动驾驶视觉感知算法开发，设计轻量级语义分割模型，模型参数量减少 40%，在保持精度的前提下实现轻量化。
- 构建场景理解算法框架，实现复杂交通场景下的目标识别与行为预测，准确率达 90%以上。
- 与团队协作完成自动驾驶系统集成测试，负责感知模块测试用例设计与执行，发现并解决系统级问题 10 余项。
项目经历
城市道路自动驾驶感知算法优化
算法核心研发人员
蔚来汽车
2021.012022.12
- 项目背景：为实现城市复杂道路场景下的精准目标检测与跟踪。
- 技术方案：采用多模态数据融合（摄像头 + 激光雷达），结合深度学习目标检测算法（YOLOv5 改进版）与卡尔曼滤波跟踪算法。
- 个人贡献：负责激光雷达点云预处理与特征提取，优化融合算法权重分配策略，使目标检测漏检率降低 12%，误检率降低 8%。
- 项目成果：该算法模块已在公司自动驾驶测试车辆上部署，完成 1000+公里路测，性能稳定。
高速公路自动驾驶长距离视觉感知模型开发
算法负责人
百度
2019.012019.12
- 项目背景：针对高速公路自动驾驶场景，提升长距离目标检测与识别能力。
- 技术方案：基于 Transformer 架构设计长距离视觉感知模型，引入注意力机制增强远距离目标特征提取。
- 个人贡献：主导模型架构设计与训练优化，通过数据增强与模型剪枝技术，在保证精度的前提下，模型推理速度提升 30%，参数量减少 25%。
- 项目成果：模型在公开高速公路数据集上取得优异成绩，已应用于公司自动驾驶产品，提升高速公路场景下的目标检测距离 20%。
技能专长
Python
C++
深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）
多传感器融合算法
目标检测与跟踪算法
荣誉奖项
2022 年度蔚来汽车优秀研发工程师
其他信息
专利:
- 拥有智能驾驶感知算法相关发明专利 2 项，实用新型专利 3 项。
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