人工智能图像处理算法工程师简历范文全文
教育背景
浙江大学
985211双一流
计算机科学与技术 硕士
杭州2018年9月 - 2021年6月
研究方向为计算机视觉与深度学习，参与国家自然科学基金图像分割课题。
华中科技大学
985211双一流
电子信息工程 本科
武汉2014年9月 - 2018年6月
相关课程：数字图像处理、模式识别、线性代数、C++程序设计。
专业技能
PyTorch / 深度学习
图像检测与分割
TensorRT / 模型部署
OpenCV / 图像处理
C++ / Python
数据标注与模型评估
荣誉奖项
中国研究生数学建模竞赛 全国二等奖
浙江大学优秀研究生
自我评价
5年计算机视觉算法研发经验，专注图像检测、分割与轻量化部署，主导过工业质检与移动端视觉落地项目。熟练使用PyTorch、TensorRT与OpenCV，具备从数据标注、模型训练到端侧推理优化的完整闭环能力。累计交付模型使产线漏检率下降60%，授权发明专利2项。
工作经历
杭州视界智能科技有限公司
杭州
计算机视觉工业AI
高级计算机视觉算法工程师
2022年7月 - 至今
目标检测模型部署
- 主导工业质检缺陷检测算法研发，将产线漏检率从8%降至3.2%，年节省人工复检成本约120万元。
- 负责模型轻量化与TensorRT部署，单张图像推理耗时由45ms降至12ms，满足产线实时节拍要求。
- 搭建数据标注与模型评估流程，制定标注规范，使标注返工率下降35%，支撑3条产线快速上线。
杭州云图信息技术有限公司
杭州
人工智能智慧安防
算法工程师
2021年7月 - 2022年6月
图像分类深度学习
- 参与人脸识别与行人重识别算法开发，在自建数据集上Rank-1准确率提升至92.5%。
- 负责数据增强与难例挖掘策略优化，使小样本场景识别准确率提升约7个百分点。
项目经验
工业表面缺陷检测系统
2023年3月 - 2024年5月
算法负责人
- 基于YOLO系列与分割网络构建多类别缺陷检测方案，mAP达到0.89，覆盖划痕、凹坑等6类缺陷。
- 设计半自动标注与难例回流机制，将新品类缺陷模型迭代周期由3周缩短至1周。
移动端实时图像分割应用
2022年8月 - 2023年2月
核心算法工程师
- 采用轻量化分割网络与INT8量化，在骁龙平台实现30FPS实时推理，模型体积压缩至8MB。
- 优化前后处理链路，端到端延迟降低40%，支撑人像抠图功能上线。
研究经历
复杂场景图像语义分割研究/研究助理
杭州
计算机科学与技术学院
2019年9月 - 2021年6月
- 提出融合多尺度注意力与边界约束的分割方法，在Cityscapes数据集上mIoU提升2.3个百分点。
- 负责实验设计与消融分析，相关成果发表于国内核心期刊并申请发明专利1项。
工作成果
产线漏检率大幅下降
主导质检算法迭代，将漏检率从8%降至3.2%，成果推广至3条产线。
推理性能优化
通过TensorRT量化与算子优化，推理耗时降低约73%，满足实时产线要求。
知识产权产出
累计申请发明专利2项，其中1项已授权。
证书与认证
人工智能工程师（中级） - 工业和信息化部教育与考试中心
2023年6月
证明人工智能算法与工程实践能力。
全国计算机等级考试三级（网络技术） - 教育部考试中心
2017年9月
证明计算机与网络基础能力。
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