深度学习应用工程师
深度学习应用工程师
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深度学习实习生
教育背景
北京理工大学
985双一流
计算机科学与技术 硕士（在读）
北京2024年9月 - 2027年6月
研究方向为计算机视觉与深度学习，GPA 3.7/4.0；主修课程：深度学习、机器学习、计算机视觉。
北京邮电大学
211双一流
软件工程 本科
北京2020年9月 - 2024年6月
核心课程：数据结构、算法设计、人工智能导论；毕业设计获院级优秀。
技能
PyTorch
Python
计算机视觉
Transformer
TensorRT
Linux
荣誉奖项
校一等学业奖学金（2025年）
全国大学生人工智能创新大赛华北赛区二等奖（2023年）
全国大学生数学建模竞赛北京赛区三等奖（2022年）
个人总结
计算机视觉方向硕士在读，熟悉PyTorch与Transformer架构，具备图像分类、目标检测及模型压缩的完整项目经验。曾完成YOLOv8工业缺陷检测优化，mAP提升5.2%并降低推理耗时18%。可连续实习6个月以上，每周到岗5天，求职深度学习算法实习生岗位。
项目经验
工业表面缺陷检测系统
2024年10月 - 2025年5月
算法开发（个人项目）
- 基于YOLOv8改进缺陷检测模型，引入注意力机制与数据增强，mAP提升5.2%。
- 使用TensorRT量化剪枝，推理耗时降低18%，在Jetson Nano上实现实时检测。
- 项目代码已开源至GitHub，获20+ star。
中文命名实体识别模型优化
2023年9月 - 2024年3月
核心成员
- 基于BERT与CRF构建中文命名实体识别模型，在MSRA数据集上F1达92.3%。
- 使用HuggingFace Transformers微调，模型推理速度提升25%。
研究经历
轻量化Transformer遥感图像分割研究/研究助理
北京
计算机学院
2024年10月 - 至今
- 参与国家自然科学基金项目，负责轻量化Transformer在遥感图像分割中的应用。
- 设计混合注意力模块，在LoveDA数据集上mIoU提升3.6%，撰写论文投稿中。
工作经历
北京智图科技有限公司
北京
人工智能计算机视觉
深度学习算法实习生
2025年6月 - 2025年8月
PyTorch图像分类
- 负责图像分类数据清洗与增强，构建10万级数据集，训练效率提升20%。
- 协助优化ResNet基线模型，在内部测试集上准确率提升2.8%。
- 撰写实验报告与技术文档，支撑团队模型迭代3次。
北京数智科技有限公司
北京
大数据AI平台
算法工程实习生
2024年7月 - 2024年12月
OCRDocker
- 参与OCR文本识别模型调优，字符准确率从94.1%提升至96.5%。
- 使用Docker部署推理服务，接口响应时间降低30%。
课外活动
北京邮电大学人工智能协会/技术部部长
北京
人工智能协会
2021年9月 - 2023年6月
- 组织校内AI技术分享会3场，参与人数累计200+。
- 带领5人小组完成Kaggle图像分类竞赛，进入前15%。
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