视频图像处理工程师简历范文全文
自我评价
6年视频图像处理与计算机视觉算法开发经验，专注视频编解码、图像增强与目标检测方向，熟悉H.264/H.265、FFmpeg、OpenCV与TensorRT部署。主导过直播画质增强与智能分析项目，将端到端处理时延降低35%，画质评分提升18%。具备从算法研发到工程落地的完整闭环能力。
工作经历
杭州视界智能科技有限公司
杭州
人工智能视频监控
视频图像处理工程师
2021年7月 - 至今
图像增强目标检测
- 负责视频图像增强与目标检测算法研发，主导画质增强模块上线，客户投诉率下降28%。
- 基于FFmpeg与CUDA重构视频处理管线，单路1080P处理时延从120ms降至78ms。
- 搭建算法评测与回归测试流程，版本迭代周期由3周缩短至10天。
杭州云影网络科技有限公司
杭州
互联网视频直播
图像算法工程师
2019年7月 - 2021年6月
视频编解码画质评测
- 参与直播视频编解码优化，采用H.265编码与码率自适应策略，带宽成本降低22%。
- 开发视频质量客观评测工具，支撑画质问题定位，线上问题平均处理时长缩短40%。
项目经验
监控视频画质增强系统
2022年3月 - 2023年12月
算法负责人
- 设计基于深度学习的超分辨率与去噪联合模型，在监控场景下PSNR提升2.1dB。
- 使用TensorRT完成模型量化与加速，单卡并发路数由8路提升至20路。
- 项目上线后覆盖3000余路摄像头，人工巡检工作量减少约30%。
直播场景智能目标检测
2021年8月 - 2022年1月
核心开发
- 基于YOLO系列模型实现多类目标检测，mAP达到0.86，满足业务验收标准。
- 优化数据标注与训练流程，模型迭代周期由4周压缩至2周。
工作成果
处理时延降低35%
主导视频处理管线重构，端到端时延降低35%，支撑业务高峰稳定运行。
算法规模化落地
推动画质增强算法在3000余路摄像头落地，人工巡检工作量减少约30%。
研发流程提效
建立算法评测与回归测试体系，版本迭代周期缩短约60%。
证书与认证
计算机视觉工程师能力认证 - 中国人工智能学会
2023年6月
证明计算机视觉算法与工程实践能力。
软件设计师（软考中级） - 工业和信息化部
2022年9月
证明软件开发与系统设计能力。
教育背景
浙江大学
985211双一流
计算机科学与技术 硕士
杭州2016年9月 - 2019年6月
研究方向为视频图像处理与计算机视觉，参与实验室视频增强课题。
华中科技大学
985211双一流
电子信息工程 本科
武汉2012年9月 - 2016年6月
相关课程：数字图像处理、信号与系统、C++程序设计。
专业技能
C++ / Python
OpenCV / FFmpeg
视频编解码 H.264/H.265
深度学习框架 PyTorch
目标检测与图像增强
TensorRT / CUDA 部署
荣誉奖项
浙江大学优秀研究生
全国大学生电子设计竞赛省级一等奖
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