数字图像处理算法工程师简历模板
一、个人信息
姓名：张XX
性别：男
年龄：28岁
联系方式：138XXXX1234
电子邮箱：zhangxx@example.com
求职意向：数字图像处理算法工程师
期望薪资：25K-35K/月
期望工作地点：北京/上海/深圳
二、教育背景
2015.09-2019.06 清华大学 电子工程系 本科
主修课程：数字信号处理、图像处理与分析、模式识别、计算机视觉、算法设计与分析
毕业论文：《基于深度学习的医学图像分割算法研究》
论文亮点：提出一种改进的U-Net网络结构，在肺结节分割任务中实现96.2%的Dice系数
2019.09-2022.06 中国科学院自动化研究所 计算机应用技术 硕士
研究方向：多模态医学图像融合与增强
科研成果：
1. 发表SCI论文2篇（IEEE TMI、Medical Image Analysis）
2. 参与国家自然科学基金重点项目《跨模态医学影像智能分析关键技术研究》
3. 开发基于PyTorch的医学图像处理工具包（开源项目，GitHub获1.2k星标）
三、专业技能
编程语言：
• Python（熟练）：5年开发经验，精通NumPy、SciPy、OpenCV、Pillow等库
• C++（熟练）：3年开发经验，熟悉STL、Boost库，具备多线程编程能力
• MATLAB（熟练）：4年科研经验，擅长信号处理、图像处理算法验证
深度学习框架：
• PyTorch（专家级）：3年项目经验，熟悉动态图机制、模型部署（ONNX/TensorRT）
• TensorFlow（高级）：2年项目经验，掌握Keras API、模型优化技术
• MXNet（中级）：熟悉Gluon接口，参与过分布式训练项目
图像处理技术：
• 传统方法：图像增强（直方图均衡化、CLAHE）、边缘检测（Canny、Sobel）、形态学操作
• 特征提取：SIFT、SURF、ORB、HOG、LBP
• 目标检测：YOLO系列、Faster R-CNN、SSD
• 语义分割：U-Net、DeepLabv3+、PSPNet
• 超分辨率重建：SRCNN、ESRGAN、RCAN
开发工具：
• 版本控制：Git（5年经验）、SVN
• 调试工具：PyCharm、Visual Studio、Jupyter Notebook
• 性能优化：NVIDIA Nsight Systems、TensorBoard
• 模型部署：Docker、Kubernetes、AWS SageMaker
四、工作经历
2022.07-至今 华为技术有限公司 数字图像处理算法工程师
项目1：手机摄像头图像质量优化
• 职责：负责ISP（图像信号处理）算法优化，包括降噪、去摩尔纹、色彩还原
• 成果：
- 开发基于注意力机制的多尺度降噪网络，在DXOMARK测试中提升3分
- 优化去摩尔纹算法，使高频纹理恢复准确率提升15%
- 提出动态色彩校正方案，色彩还原误差（ΔE）降低至1.2以下
项目2：AI摄影大师功能开发
• 职责：主导场景识别与参数自动调整模块开发
• 成果：
- 构建包含20类场景的分类模型，准确率达98.7%
- 设计参数动态调整策略，使成片率提升25%
- 优化模型推理速度，在麒麟9000芯片上实现15ms延迟
2020.06-2022.06 商汤科技 实习算法工程师
项目1：医疗影像辅助诊断系统
• 职责：参与肺结节检测模块开发
• 成果：
- 改进3D CNN结构，使假阳性率降低30%
- 开发数据增强管道，解决小样本问题
- 模型通过CFDA三类医疗器械认证
项目2：人脸识别系统优化
• 职责：负责活体检测算法研发
• 成果：
- 提出多模态融合方案（RGB+Depth+IR），通过LFW数据集验证
- 开发轻量化模型，在移动端实现30fps实时检测
- 攻克反光场景下的检测难题，准确率提升至99.2%
五、项目经验
项目名称：基于GAN的医学图像跨模态转换
时间：2021.03-2021.12
角色：项目负责人
技术栈：PyTorch、CycleGAN、UNet++
项目描述：
针对医学影像中CT与MRI模态缺失问题，开发无监督跨模态转换算法。提出改进的CycleGAN结构，引入注意力机制和多尺度判别器，解决传统方法中的几何失真问题。
成果：
• 在BRATS 2015数据集上，PSNR提升4.2dB，SSIM达到0.92
• 发表ICCASP 2021会议论文，获最佳学生论文奖
• 代码开源，获GitHub 800+星标
项目名称：实时视频超分辨率重建系统
时间：2020.09-2021.02
角色：核心开发者
技术栈：TensorFlow Lite、ESRGAN、FFmpeg
项目描述：
开发移动端实时视频超分解决方案，针对手机摄像头拍摄的低分辨率视频进行实时增强。采用轻量化ESRGAN变体，结合帧间一致性约束，解决闪烁问题。
成果：
• 在骁龙865芯片上实现1080p→4K实时转换（30fps）
• 获全国大学生计算机设计大赛一等奖
• 申请发明专利1项（已公开）
六、获奖情况
2021.12 全国大学生计算机设计大赛 一等奖（项目：实时视频超分辨率重建系统）
2021.08 ICCASP 2021 最佳学生论文奖（论文：Cross-Modality Medical Image Synthesis）
2020.12 清华大学电子工程系优秀毕业生
2019.06 全国大学生数学建模竞赛 二等奖
2018.12 美国大学生数学建模竞赛（MCM）Meritorious Winner
七、证书与培训
2022.03 深度学习工程师（高级）认证（工信部）
2021.06 NVIDIA DLI深度学习认证（图像处理方向）
2020.09 华为HCIA-AI认证
2019.03 全国计算机等级考试四级（网络工程师）
八、自我评价
1. 技术扎实：具备5年数字图像处理领域研究经验，熟悉从传统方法到深度学习的全流程技术栈
2. 创新能力强：在医学图像处理、超分辨率重建等方向提出多项创新方案，发表高水平论文4篇
3. 工程能力突出：主导3个企业级项目落地，熟悉模型优化、部署全流程，具备解决实际问题的能力
4. 团队协作佳：在跨学科团队中担任技术骨干，擅长需求分析、技术方案设计与文档编写
5. 学习能力强：持续关注CVPR、ICCV等顶级会议，快速掌握新技术并应用于实际项目
关键词：数字图像处理、深度学习、PyTorch、TensorFlow、计算机视觉、算法工程师、图像增强、目标检测、语义分割、超分辨率重建、C++、Python、MATLAB、ISP算法、医学影像、GAN、模型部署
简介：本文是一份数字图像处理算法工程师的求职简历模板，涵盖个人信息、教育背景、专业技能、工作经历、项目经验、获奖情况等完整内容。申请人具有清华大学本科与中国科学院硕士学历，5年图像处理领域研究经验，精通Python/C++开发，熟悉PyTorch/TensorFlow框架，主导过手机摄像头优化、医疗影像分析等多个企业级项目，发表SCI论文4篇，获国家级奖项3项，具备扎实的理论基础与工程实践能力。
