《计算机视觉图象处理算法工程师简历模板》
一、个人信息
姓名：李明
性别：男
年龄：28岁
联系电话：+86 123-4567-8901
电子邮箱：liming@cvengineer.com
GitHub：github.com/liming-cv
LinkedIn：linkedin.com/in/liming-cv
求职意向：计算机视觉图像处理算法工程师
期望薪资：25K-35K/月
期望城市：北京/上海/深圳
二、教育背景
2014.09-2018.06 清华大学 计算机科学与技术 工学学士
主修课程：数据结构与算法、计算机图形学、数字图像处理、机器学习、深度学习、模式识别
GPA：3.8/4.0（专业前5%）
荣誉奖项：国家奖学金（2017）、全国大学生计算机设计大赛一等奖（2016）
2018.09-2021.06 清华大学 计算机视觉与模式识别 工学硕士
研究方向：基于深度学习的图像分类与目标检测
导师：张教授（IEEE Fellow，CVPR/ICCV领域主席）
论文发表：
1. "Multi-Scale Feature Fusion for Real-Time Object Detection"（CVPR 2020，第一作者）
2. "Attention-Guided Image Classification with Weak Supervision"（NeurIPS 2021，第二作者）
专利：1项发明专利（已受理，排名第二）
三、技术能力
编程语言：Python（熟练）、C++（熟练）、MATLAB（熟悉）
深度学习框架：PyTorch（精通）、TensorFlow（熟练）、MXNet（熟悉）
图像处理库：OpenCV（精通）、Pillow（熟练）、Scikit-Image（熟悉）
工具链：Git（熟练）、Docker（熟悉）、Jupyter Notebook（熟练）
算法领域：
1. 图像分类：ResNet、EfficientNet、Vision Transformer
2. 目标检测：YOLO系列、Faster R-CNN、SSD
3. 语义分割：U-Net、DeepLab系列、Mask R-CNN
4. 图像生成：GAN、Diffusion Model、StyleGAN
5. 传统图像处理：滤波、边缘检测、形态学操作、图像增强
6. 优化技术：模型压缩、量化、剪枝、知识蒸馏
四、项目经验
1. 基于YOLOv5的实时交通标志检测系统（2020.03-2020.06）
项目背景：自动驾驶场景下的交通标志识别需求
技术实现：
- 使用YOLOv5作为基础模型，通过Mosaic数据增强提升小目标检测能力
- 引入CBAM注意力机制，提升复杂背景下的检测精度
- 优化Anchor尺寸，适应交通标志的宽高比特征
成果：
- 在BDD100K数据集上mAP@0.5达到92.3%，较原始YOLOv5提升3.1%
- 推理速度达45FPS（NVIDIA Tesla T4）
- 代码开源获GitHub 500+星标，被3家自动驾驶公司采用
2. 医疗影像肺结节检测系统（2021.01-2021.05）
项目背景：合作医院提出的低剂量CT肺结节筛查需求
技术实现：
- 设计3D U-Net++网络，结合多尺度特征融合
- 引入Focal Loss解决类别不平衡问题
- 开发后处理模块，过滤假阳性结果
成果：
- 在LIDC-IDRI数据集上灵敏度达95.2%，假阳性率0.2/scan
- 获2021年全国医学影像计算挑战赛二等奖
- 论文被Medical Image Analysis期刊接收（IF=11.148）
3. 工业缺陷检测系统（2021.07-2021.12）
项目背景：某制造企业提出的表面缺陷检测需求
技术实现：
- 构建轻量化MobileNetV3-SSD模型，部署至边缘设备
- 设计数据增强策略，模拟不同光照条件
- 开发可视化界面，支持缺陷标注与模型迭代
成果：
- 检测准确率达98.7%，较传统方法提升12%
- 单张图像处理时间
- 获企业技术创新奖，部署至3条生产线
五、工作经历
2021.07-至今 腾讯优图实验室 计算机视觉算法工程师
职责描述：
- 参与人脸识别系统优化，提出ArcFace改进版本，在LFW数据集上准确率达99.85%
- 主导OCR文字识别项目，设计CRNN+CTC混合模型，中文识别准确率提升至97.2%
- 开发模型压缩工具链，支持PyTorch模型量化与剪枝，模型体积缩小75%时精度损失
项目成果：
- 相关技术应用于微信支付、腾讯云等核心产品
- 申请3项发明专利（2项已授权）
- 获2022年度腾讯技术突破奖
2020.07-2020.12 商汤科技 研究实习生
职责描述：
- 参与人体姿态估计项目，改进OpenPose模型，在MPII数据集上PCKh@0.5达91.4%
- 开发数据标注工具，支持半自动标注，标注效率提升3倍
- 协助完成技术白皮书撰写，相关技术被2篇顶会论文引用
六、技能证书
1. 全国计算机等级考试四级（网络工程师）
2. 深度学习工程师（高级）认证（工信部）
3. PyTorch官方认证开发者
4. AWS机器学习专项认证
七、自我评价
1. 技术扎实：具备完整的计算机视觉知识体系，熟悉从传统方法到深度学习的技术演进
2. 工程能力强：有多个从0到1的算法落地经验，擅长模型优化与部署
3. 学术素养高：发表多篇顶会论文，持续跟踪前沿技术
4. 团队协作好：在跨部门项目中担任技术负责人，具备良好的沟通能力
5. 学习能力强：3个月内掌握新框架/算法并应用于实际项目
八、附加信息
1. 英语水平：CET-6（623分），可熟练阅读英文文献并撰写技术报告
2. 开源贡献：PyTorch中文文档核心译者，贡献代码5000+行
3. 技术博客：撰写技术文章80+篇，累计阅读量50万+
4. 竞赛获奖：
- 2019年Kaggle图像分类竞赛全球第12名（团队）
- 2020年天池医疗AI大赛三等奖
关键词：计算机视觉、图像处理、深度学习、目标检测、图像分类、语义分割、PyTorch、TensorFlow、OpenCV、YOLO、ResNet、模型压缩、边缘计算、医疗影像、工业检测
简介：清华大学计算机视觉硕士，5年算法研发经验，发表CVPR/NeurIPS论文3篇，获专利2项，主导3个落地项目，精通PyTorch/TensorFlow框架，擅长图像分类、目标检测、语义分割等算法开发与优化，具备从实验室研究到工业部署的全流程经验。
