《计算机视觉算法工程师简历模板》
一、个人信息
姓名：张明
性别：男
年龄：28岁
学历：硕士
毕业院校：清华大学计算机科学与技术系
专业方向：计算机视觉与模式识别
联系电话：+86-138-XXXX-XXXX
电子邮箱：zhangming@cv-engineer.com
求职意向：计算机视觉算法工程师
期望工作地点：北京/上海/深圳
期望薪资：25K-35K/月
二、教育背景
2016.09-2019.06 清华大学 计算机科学与技术系 硕士
主修课程：计算机视觉、机器学习、深度学习、图像处理、模式识别、人工智能伦理
毕业论文：《基于深度学习的目标检测与跟踪算法研究》
论文亮点：提出一种改进的YOLOv3目标检测模型，结合多尺度特征融合与注意力机制，在COCO数据集上mAP提升3.2%，并在无人机跟踪场景中实现实时处理（30fps）
2012.09-2016.06 浙江大学 计算机科学与技术学院 学士
主修课程：数据结构、算法设计、计算机图形学、操作系统、数据库系统
毕业设计：《基于OpenCV的实时人脸识别系统》
项目成果：实现98.7%的LFW数据集识别准确率，支持多线程处理，响应时间
三、技术技能
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）、Keras（熟悉）
计算机视觉库：OpenCV（精通）、Pillow、Scikit-image
数据处理工具：NumPy、Pandas、Dask
可视化工具：Matplotlib、Seaborn、Plotly
版本控制：Git（熟练）、SVN（熟悉）
云平台：AWS（EC2/S3/SageMaker）、阿里云（PAI）、腾讯云（TI-ONE）
开发环境：Linux（Ubuntu/CentOS）、Jupyter Notebook、PyCharm、VS Code
数学基础：线性代数、概率论、优化理论、数值计算
英语能力：CET-6（623分），可熟练阅读英文论文与技术文档
四、项目经验
项目1：智能交通监控系统（2018.03-2019.01）
项目角色：核心算法工程师
项目描述：为某市交通管理局开发基于深度学习的交通违法行为检测系统，支持车辆检测、车牌识别、违章行为分类（闯红灯、压线、逆行等）
技术实现：
- 使用Faster R-CNN进行车辆检测，mAP@0.5达92.3%
- 设计CRNN模型实现车牌识别，准确率99.1%
- 构建时空注意力网络（STAN）进行违章行为分类，F1-score达94.7%
项目成果：
- 系统部署于50个路口，日均处理视频数据10TB
- 违章检测准确率提升40%，误报率降低至5%以下
- 获2019年"中国智能交通协会科技进步二等奖"
项目2：工业缺陷检测系统（2017.06-2017.12）
项目角色：算法负责人
项目描述：为某电子制造企业开发手机屏幕缺陷检测系统，支持划痕、气泡、色差等12类缺陷检测
技术实现：
- 提出基于U-Net++的语义分割模型，结合多尺度特征融合
- 引入数据增强策略（随机旋转、亮度调整、噪声注入）
- 开发轻量化模型（参数量
项目成果：
- 检测准确率达99.2%，漏检率
- 检测速度比传统方法提升10倍
- 为企业节省年质检成本约200万元
项目3：医疗影像分析平台（2016.09-2017.05）
项目角色：算法研究员
项目描述：与某三甲医院合作开发肺部CT影像分析系统，支持肺结节检测、分类及恶性程度预测
技术实现：
- 构建3D DenseNet模型进行肺结节检测，灵敏度98.7%
- 设计多任务学习框架，同时预测结节大小、位置、恶性概率
- 开发可视化交互界面，支持医生标注与模型反馈
项目成果：
- 在LIDC-IDRI数据集上AUC达0.97
- 临床测试中与资深放射科医生诊断一致性达92%
- 发表SCI论文1篇（IF=5.2）
五、工作经历
公司1：某科技股份有限公司（2019.07-至今）
职位：高级计算机视觉算法工程师
工作职责：
- 负责自动驾驶感知系统开发，包括目标检测、语义分割、多传感器融合
- 优化YOLOv5模型，在嵌入式平台（NVIDIA Orin）上实现100+fps的实时检测
- 开发BEV（Bird's Eye View）感知框架，提升360度环境感知能力
- 构建数据闭环系统，实现自动标注、模型迭代、性能监控
主要成就：
- 主导的感知系统在某车型上实现L4级自动驾驶功能
- 申请发明专利3项，已授权1项
- 带领5人团队完成算法从实验室到量产的落地
公司2：某人工智能研究院（实习）（2018.07-2018.09）
职位：计算机视觉算法实习生
工作职责：
- 参与人脸识别系统优化，提升跨年龄、跨姿态识别能力
- 开发基于ArcFace的损失函数，在MegaFace数据集上Rank-1准确率提升2.3%
- 协助搭建百万级人脸数据库，设计数据清洗与标注流程
主要成就：
- 实习期间发表CCF-B类会议论文1篇
- 算法被应用于某安防企业的智能门禁系统
六、论文与专利
发表论文：
[1] Zhang M, Li W, Wang H. Improved YOLOv3 with Multi-Scale Feature Fusion for Real-Time Object Detection[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2020, 30(8): 2456-2469. (SCI, IF=5.8)
[2] Zhang M, Chen Y, Liu Z. 3D DenseNet for Pulmonary Nodule Detection and Malignancy Prediction in CT Images[C]//International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. Springer, Cham, 2018: 123-131. (CCF-B)
申请专利：
[1] 一种基于深度学习的交通违法行为检测方法及系统（专利号：ZL201910123456.7）
[2] 轻量化工业缺陷检测模型及其部署方法（申请号：202010234567.8）
[3] 多任务学习的医疗影像分析框架（申请号：202010345678.9）
七、获奖情况
2019年 中国智能交通协会科技进步二等奖（排名3/5）
2018年 全国大学生计算机设计大赛一等奖
2017年 清华大学"挑战杯"学生课外学术科技作品竞赛特等奖
2016年 浙江省大学生程序设计竞赛金奖
2015年 美国大学生数学建模竞赛（MCM）Meritorious Winner
八、自我评价
1. 扎实的计算机视觉理论基础：精通目标检测、语义分割、图像分类等核心算法，熟悉传统方法与深度学习方法的结合应用
2. 丰富的工程实践经验：具备从算法设计、模型训练、优化部署到产品落地的全流程经验，熟悉嵌入式设备与云端部署
3. 优秀的问题解决能力：善于分析复杂场景下的技术难点，提出创新性解决方案，在多个项目中实现性能突破
4. 良好的团队协作精神：具备跨部门协作经验，能够与硬件、测试、产品团队有效沟通，推动项目高效落地
5. 持续的学习能力：保持对前沿技术的关注，定期阅读顶会论文（CVPR/ICCV/ECCV），参与开源社区贡献
关键词：计算机视觉、深度学习、目标检测、语义分割、PyTorch、TensorFlow、OpenCV、项目经验、论文专利、自动驾驶、医疗影像、工业检测
简介：本文是一份计算机视觉算法工程师的求职简历模板，涵盖了个人信息、教育背景、技术技能、项目经验、工作经历、论文专利、获奖情况及自我评价等全面内容。候选人拥有清华大学硕士学历，精通Python/C++编程与PyTorch/TensorFlow框架，在目标检测、语义分割等领域有深入研究与工程实践，具备智能交通、工业检测、医疗影像等多领域项目经验，发表多篇SCI/CCF论文并申请多项发明专利，寻求计算机视觉算法工程师相关职位。
