人工智能产品经理
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图像处理工程师
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
研究方向为图像处理与模式识别，参与国家自然科学基金项目1项。
武汉理工大学
211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、信号与系统、C++程序设计。
技能
OpenCV / 图像处理算法
PyTorch / 深度学习
C++ / 工程化部署
TensorRT / ONNX 推理优化
Python / 数据处理
目标检测与分割（YOLO、Mask R-CNN）
荣誉奖项
浙江大学优秀研究生
全国大学生数学建模竞赛省级一等奖
个人简历
展现专业实力，创造职场价值。
个人总结
5年图像处理与计算机视觉算法开发经验，主导过工业缺陷检测、人脸活体检测等落地项目，熟悉OpenCV、PyTorch与TensorRT部署链路。擅长从数据标注、模型训练到端侧推理的全流程优化，曾将检测模型推理耗时降低40%。具备扎实的C++工程能力，能独立完成算法到产品的交付。
工作经历
杭州视界智能科技有限公司
杭州
计算机视觉工业质检
图像处理算法工程师
2021年7月 - 至今
缺陷检测模型部署
- 主导工业表面缺陷检测算法研发，模型在产线实测漏检率降至0.8%，支撑3条产线量产落地。
- 完成检测模型TensorRT量化部署，单帧推理耗时由45ms降至27ms，满足产线节拍要求。
- 搭建数据标注与模型迭代流程，将新品类缺陷适配周期从3周缩短至1周。
杭州云眸科技有限公司
杭州
人工智能安防视觉
图像算法实习生
2020年7月 - 2021年6月
活体检测图像增强
- 参与人脸活体检测算法开发，在自建测试集上准确率提升至98.5%，误识率下降35%。
- 负责图像预处理与增强模块的C++实现，支撑日均百万级图片的稳定处理。
项目经验
工业表面缺陷检测系统
2022年3月 - 2023年8月
算法负责人
- 负责检测网络结构改进与损失函数设计，小目标缺陷召回率提升12个百分点。
- 完成多相机图像拼接与对齐方案，解决产线视野覆盖不全问题，检测覆盖率提升至99%。
移动端人脸活体检测算法
2020年9月 - 2021年5月
核心算法开发
- 设计轻量化活体检测模型，参数量压缩至原模型30%，端侧推理速度提升2倍。
- 构建多场景活体数据采集与增强方案，跨设备泛化准确率提升至96%。
研究经历
低照度图像增强算法研究/研究助理
杭州
计算机科学与技术学院
2019年9月 - 2021年6月
- 研究低照度图像增强方法，提出基于注意力机制的网络结构，在公开数据集上PSNR提升1.8dB。
- 撰写并发表中文核心期刊论文1篇，参与课题组算法复现与对比实验。
其他信息
语言能力:
CET-6，可阅读英文技术文档与论文。
到岗时间:
离职后一周内到岗，可接受短期出差。
证书与认证
深度学习工程师（中级） - 工业和信息化部教育与考试中心
2023年6月
证明深度学习模型开发与工程落地能力。
计算机视觉应用工程师认证 - 中国人工智能学会
2022年11月
证明计算机视觉算法与应用能力。
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