ai算法工程师
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视觉感知算法工程师
熊帅帅
视觉感知算法工程师
教育背景
北京理工大学
985双一流
控制科学与工程 硕士
北京2018年9月 - 2021年6月
研究方向为计算机视觉与多传感器融合，参与国家重点研发计划课题。
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
相关课程：数字图像处理、模式识别、线性代数、C++程序设计。
技能
PyTorch / 深度学习
2D/3D目标检测
BEV感知与多传感器融合
C++ / CUDA
TensorRT 模型部署
Python / OpenCV
荣誉奖项
中国研究生数学建模竞赛 全国二等奖
校级优秀毕业生
个人总结
5年视觉感知算法经验，专注自动驾驶与智能座舱场景下的2D/3D目标检测、BEV感知与多传感器融合。熟练使用PyTorch与TensorRT，主导过量产车型感知模型从训练到车端部署全流程。曾将BEV检测模型mAP提升6.2个百分点，推理时延降低35%。
工作经历
上海智行汽车科技有限公司
上海
自动驾驶量产车企
视觉感知算法工程师
2022年7月 - 至今
目标检测模型部署
- 负责前视与环视相机2D/3D目标检测算法研发，量产车型检测召回率提升至96.5%。
- 主导BEV感知模型结构优化与量化部署，车端推理时延由42ms降至27ms。
- 搭建数据闭环与自动标注流程，标注人力成本下降约40%。
北京视界智能科技有限公司
北京
计算机视觉AI创业公司
算法工程师
2021年7月 - 2022年6月
计算机视觉模型训练
- 参与多相机行人检测与跟踪算法开发，跟踪MOTA指标提升8.3%。
- 负责模型训练与评测脚本工程化，迭代周期由两周缩短至5天。
项目经验
量产车型BEV多相机感知系统
2023年3月 - 2024年8月
算法负责人
- 设计多相机BEV特征融合与时序对齐方案，nuScenes数据集mAP提升6.2个百分点。
- 完成INT8量化与TensorRT部署，满足车端算力与实时性约束。
环视相机3D目标检测优化
2022年8月 - 2023年2月
核心算法工程师
- 构建基于Transformer的3D目标检测模型，遮挡场景检测精度提升明显。
- 建立自动化评测与回归测试流程，版本验证效率提升50%。
研究经历
多传感器融合目标检测研究/研究助理
北京
自动化学院
2019年9月 - 2021年6月
- 研究多传感器融合的鲁棒目标检测方法，发表EI会议论文1篇。
- 构建激光雷达与相机联合标定与融合实验平台。
主要成就
量产感知方案落地
主导BEV感知方案在量产车型落地，检测召回率提升至96.5%。
推理性能优化
通过量化与算子优化，车端推理时延降低35%。
数据闭环降本
搭建数据闭环与自动标注流程，标注成本下降约40%。
证书与认证
飞桨深度学习工程师认证 - 百度飞桨
2023年6月
证明深度学习框架应用与模型工程能力。
计算机视觉工程师（软考中级） - 工业和信息化部
2022年11月
证明计算机视觉算法设计与工程实现能力。
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