计算机视觉工程师简历模板
《计算机视觉工程师简历模板》
一、个人信息
姓名：张三
性别：男
出生日期：1990年5月
联系方式：手机138xxxx1234 邮箱zhangsan@example.com
求职意向：计算机视觉工程师
期望工作地点：北京/上海/深圳
期望薪资：25K-35K/月
二、教育背景
2013.09-2016.06 清华大学 计算机科学与技术 硕士
主修课程：机器学习、深度学习、计算机视觉、图像处理、模式识别、人工智能导论
毕业论文：基于深度学习的目标检测算法研究
2009.09-2013.06 北京大学 计算机科学与技术 本科
主修课程：C/C++程序设计、数据结构与算法、操作系统、数据库原理、计算机网络
获奖情况：国家奖学金（2012）、全国大学生数学建模竞赛一等奖（2011）
三、专业技能
编程语言：Python（精通）、C++（熟练）、MATLAB（熟练）
深度学习框架：TensorFlow（精通）、PyTorch（熟练）、Keras（熟悉）
计算机视觉工具库：OpenCV（精通）、PIL（熟练）、Scikit-image（熟悉）
算法能力：目标检测（YOLO、SSD、Faster R-CNN）、图像分类（ResNet、VGG、EfficientNet）、语义分割（U-Net、DeepLab）、人脸识别（FaceNet、ArcFace）
开发能力：模型训练与调优、数据预处理与增强、模型部署与优化、API接口开发
语言能力：英语（CET-6，620分，可熟练阅读英文文献）、普通话（二级甲等）
四、工作经历
2016.07-至今 某知名科技公司 计算机视觉工程师
项目1：基于深度学习的智能安防监控系统
职责：
负责目标检测模块的设计与实现，采用YOLOv5算法，在GPU集群上训练模型，实现实时行人、车辆检测，准确率达98%
优化模型推理速度，通过TensorRT加速，将单帧处理时间从120ms降至35ms，满足实时监控需求
开发API接口，与前端团队协作，实现监控画面的实时展示与异常事件报警
成果：系统部署于100+个商业场所，减少人工巡检成本60%，获公司年度技术创新奖
项目2：工业质检缺陷检测系统
职责：
针对金属表面缺陷检测问题，设计基于U-Net的语义分割模型，通过数据增强技术解决样本不足问题
与硬件团队协作，完成模型从PC端到嵌入式设备的移植，采用Nvidia Jetson AGX Xavier平台，实现边缘计算
优化模型精度，通过引入注意力机制，将缺陷识别准确率从89%提升至95%
成果：系统应用于3家大型制造企业，缺陷漏检率降低至1%以下，年节约质检成本超200万元
项目3：人脸识别门禁系统
职责：
负责人脸检测与识别模块的开发，采用ArcFace损失函数训练ResNet模型，在LFW数据集上达到99.6%的准确率
开发活体检测功能，通过眨眼检测与3D结构光技术，有效防止照片与视频攻击
优化模型体积，通过模型剪枝与量化，将模型大小从500MB压缩至50MB，适合嵌入式部署
成果：系统部署于50+个办公园区，日均识别次数超10万次，误识率低于0.01%
五、项目经验（独立/团队）
项目4：基于GAN的图像超分辨率重建
时间：2020.03-2020.06
角色：项目负责人
描述：针对低分辨率图像重建问题，设计基于SRGAN的生成对抗网络，通过感知损失函数提升重建质量
成果：在Set5、Set14数据集上PSNR提升3dB，SSIM提升0.15，代码开源获GitHub 500+星标
项目5：无人机视觉导航系统
时间：2019.09-2019.12
角色：算法工程师
描述：开发基于单目摄像头的无人机自主导航算法，通过SLAM技术实现环境建模与路径规划
成果：在模拟环境中实现10m/s速度下的稳定飞行，定位误差小于0.5m，获全国机器人大赛二等奖
六、论文与专利
论文1：基于注意力机制的轻量级目标检测网络（EI收录，2021）
论文2：多尺度特征融合的语义分割算法研究（核心期刊，2020）
专利1：一种基于深度学习的工业缺陷检测方法（授权号ZL202010123456.7）
专利2：人脸识别活体检测装置及方法（实质审查阶段）
七、自我评价
扎实的计算机视觉理论基础，3年+深度学习算法开发经验，熟悉从数据采集、模型训练到部署落地的全流程
优秀的问题解决能力，曾独立解决模型过拟合、小样本学习等难题，提出创新性解决方案
良好的团队协作精神，在跨部门项目中担任技术接口，有效沟通需求与方案，推动项目落地
持续学习意识，关注CVPR、ICCV等顶会动态，定期复现最新论文，保持技术敏锐度
八、附加信息
开源贡献：GitHub账号“cv_engineer”，维护2个计算机视觉相关项目，累计获1000+星标
技术博客：CSDN博客“深度学习实战”，撰写技术文章50+篇，阅读量超10万次
竞赛获奖：Kaggle图像分类竞赛全球前10%（2021）、天池AI挑战赛亚军（2020）
关键词：计算机视觉工程师、深度学习、目标检测、图像分类、语义分割、TensorFlow、PyTorch、OpenCV、YOLO、ResNet、项目经验、论文专利、自我评价
简介：本简历为计算机视觉工程师求职模板，涵盖个人信息、教育背景、专业技能、工作经历、项目经验、论文专利、自我评价及附加信息。候选人拥有清华大学硕士学历，3年+深度学习算法开发经验，精通Python、C++及主流深度学习框架，熟悉目标检测、图像分类等算法，具备从数据到部署的全流程能力，拥有多项论文专利及开源贡献，适合计算机视觉相关岗位。
