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熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
上海
30
男
计算机视觉高级算法工程师
在职
上海
30k-50k教育经历
上海交通大学 - 硕士985
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 3.8/4.0。
- 参与多项科研项目，培养了扎实的理论基础和科研能力。
工作经历
字节跳动 - 人工智能实验室技术驱动
2017.072020.12
计算机视觉算法工程师算法研发目标检测
北京
- 负责公司计算机视觉算法的研发与优化，包括目标检测、图像识别等方向。
- 带领团队完成多个项目，如智能安防系统中的行人检测模块，将检测准确率从85%提升至92%。
- 与产品团队紧密合作，根据业务需求设计算法方案，确保算法的高效落地。
- 跟踪行业前沿技术，引入新算法和模型，提升团队技术水平。
腾讯 - 自动驾驶事业部科技巨头
2021.012024.06
高级计算机视觉算法工程师算法优化深度学习
深圳
- 主导公司核心计算机视觉项目，如自动驾驶中的障碍物识别系统。
- 优化深度学习模型，使模型推理速度提升30%，同时保持准确率在95%以上。
- 搭建算法研发平台，提高团队研发效率40%。
- 与高校合作开展科研项目，发表论文2篇，申请专利3项。
项目经历
智能零售货架商品检测系统 - 算法负责人
2022.032023.06
腾讯
- 项目背景：为某智能零售企业开发货架商品检测系统，实现商品缺货、错放等异常情况的实时监测。
- 技术方案：采用YOLOv5目标检测算法，结合数据增强、模型剪枝等技术进行优化。
- 项目成果：系统在实际场景中准确率达到98%，部署后帮助企业降低库存成本15%，提高运营效率20%。
安防监控行人行为识别系统 - 算法核心成员
2018.052019.12
字节跳动
- 项目背景：针对安防监控领域，开发行人行为识别系统，用于识别异常行为如打架、摔倒等。
- 技术方案：使用3D卷积神经网络（C3D）提取视频时空特征，结合长短时记忆网络（LSTM）进行行为序列建模。
- 项目成果：在公开数据集上准确率达到90%，在实际安防场景中成功预警多起异常事件，获得客户高度认可。
个人总结
拥有[X]年计算机视觉算法研发经验，精通目标检测、图像识别、行为识别等领域。 主导和参与多个大型项目，具备丰富的项目管理和团队协作经验。 熟练掌握深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），擅长算法优化和模型部署。 具有较强的科研能力，发表多篇论文，申请多项专利。
技能专长
目标检测算法（YOLO系列、Faster R-CNN等）
图像识别算法（ResNet、VGG等）
深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）
Python编程
数据增强技术
荣誉奖项
[公司名称]年度优秀员工
[行业名称]算法大赛三等奖
其他信息
科研项目:
- 参与[项目名称]（[项目来源]），主要负责算法设计与优化，发表论文[X]篇。
- 主持[项目名称]（[项目来源]），致力于[项目目标]，申请专利[X]项。
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