运动算法工程师简历范文全文
教育背景
哈尔滨工业大学
985双一流
控制科学与工程 硕士
哈尔滨2018年9月 - 2021年6月
研究方向：人体运动感知与步态分析；核心课程：最优估计、机器人学、模式识别。
武汉理工大学
211双一流
自动化 本科
武汉2014年9月 - 2018年6月
核心课程：信号处理、自动控制原理、嵌入式系统；GPA 3.7/4.0。
专业技能
C++ / Python
IMU多传感器融合
PyTorch 深度学习
步态与动作识别
轨迹规划与运动控制
嵌入式端侧部署
荣誉奖项
全国大学生机器人大赛一等奖
校优秀毕业生
自我评价
5年运动控制与运动识别算法研发经验，专注IMU多传感器融合、步态与动作识别、轨迹规划方向。主导智能穿戴与机器人项目算法落地，动作识别准确率提升至96%以上，端侧推理延迟降低40%。熟练使用C++/Python与PyTorch，具备从算法设计到嵌入式部署的完整闭环能力。
工作经历
深圳市迈步智能科技有限公司
深圳
智能穿戴运动健康
运动算法工程师
2021年7月 - 至今
IMU融合动作识别
- 主导IMU多传感器融合步态识别算法研发，动作识别准确率由88%提升至96.5%，支撑两款量产产品上市。
- 优化端侧推理链路，将算法延迟从35ms降至21ms，功耗降低约30%，显著延长设备续航。
- 搭建算法评测与数据标注流程，累计处理10万+条运动数据，迭代周期缩短40%。
深圳睿行机器人有限公司
深圳
服务机器人运动控制
算法实习生
2020年7月 - 2021年6月
轨迹规划仿真验证
- 参与四足机器人步态规划算法开发，实现复杂地形通过率提升至92%，完成200+次实地测试。
- 负责运动控制参数整定与仿真验证，将调试周期由两周压缩至5天。
项目经验
智能跑鞋运动姿态识别系统
2023年3月 - 2024年8月
算法负责人
- 基于9轴IMU与深度学习构建跑步姿态识别模型，识别6类跑姿，F1达0.94。
- 完成模型量化与端侧部署，在低功耗MCU上实现实时推理，单帧耗时低于15ms。
四足机器人复杂地形步态规划
2020年9月 - 2021年5月
核心算法成员
- 设计自适应步态规划算法，使机器人在斜坡与台阶场景下稳定行走，跌倒率下降60%。
- 搭建Gazebo仿真与实机联调流程，缩短算法验证周期约50%。
研究经历
基于多传感器融合的人体步态相位识别研究/研究助理
哈尔滨
控制科学与工程系
2019年9月 - 2021年6月
- 提出基于卡尔曼滤波与CNN的步态相位识别方法，在公开数据集上准确率达95.2%。
- 发表EI论文1篇，相关方法被后续项目复用。
其他信息
到岗时间:
离职后一周内可到岗，可接受短期出差。
技术作品:
GitHub 开源运动识别算法工具库，累计 Star 300+。
证书与认证
人工智能算法工程师（中级） - 工业和信息化部教育与考试中心
2023年6月
证明深度学习模型设计与工程落地能力。
嵌入式系统工程师（中级） - 中国电子学会
2022年3月
证明嵌入式系统开发与调试能力。
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