图像识别算法工程师简历模板

《图像识别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

联系方式：138xxxx1234

电子邮箱：zhangming@example.com

现居地：北京市海淀区

求职意向：图像识别算法工程师

期望薪资：25K-35K/月

到岗时间：一个月内

二、教育背景

2015.09-2019.06 清华大学 计算机科学与技术专业 本科

主修课程：数据结构、算法设计、计算机视觉、机器学习、深度学习、模式识别、图像处理

毕业论文：《基于深度学习的图像目标检测算法优化研究》

论文亮点：提出一种改进的YOLOv3目标检测算法，在公开数据集PASCAL VOC上准确率提升3.2%，召回率提升2.5%

2019.09-2022.06 中国科学院自动化研究所 模式识别与智能系统专业 硕士

研究方向：计算机视觉与深度学习

研究课题：《基于注意力机制的多模态图像识别技术研究》

研究成果：发表SCI论文2篇（其中1篇为JCR一区），EI论文1篇，申请发明专利2项

三、专业技能

编程语言：Python（熟练）、C++（熟练）、MATLAB（熟悉）

深度学习框架：TensorFlow（精通）、PyTorch（精通）、Keras（熟悉）

图像处理库：OpenCV（精通）、Pillow（熟练）、Scikit-image（熟悉）

机器学习算法：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）、目标检测算法（YOLO、SSD、Faster R-CNN）、图像分割算法（U-Net、Mask R-CNN）

开发工具：Jupyter Notebook、PyCharm、Visual Studio Code、Git/GitHub

数学基础：线性代数、概率论与数理统计、优化理论

英语能力：CET-6（623分），可熟练阅读英文文献并撰写技术报告

四、项目经验

项目一：基于深度学习的工业缺陷检测系统（2021.03-2021.12）

项目角色：核心算法工程师

项目描述：针对制造业表面缺陷检测需求，开发一套基于深度学习的自动化检测系统

技术方案：

1. 构建包含10万张图像的多类别缺陷数据集，采用数据增强技术扩充至50万张

2. 设计改进的ResNet-50骨干网络，引入注意力机制提升特征提取能力

3. 实现基于YOLOv5的实时缺陷检测模型，检测速度达35FPS

4. 开发模型压缩与量化方案，将模型大小从245MB压缩至12MB，推理速度提升3倍

项目成果：

1. 检测准确率达98.7%，较传统方法提升12.3%

2. 误检率降低至1.2%，漏检率降低至0.8%

3. 系统已部署于3家制造企业，年节约质检成本超500万元

4. 申请发明专利1项，发表EI会议论文1篇

项目二：智能交通监控系统中的车辆与行人检测（2020.06-2020.11）

项目角色：算法负责人

项目描述：为城市交通管理部门开发实时车辆与行人检测系统

技术方案：

1. 收集并标注包含20万张图像的交通场景数据集，涵盖不同天气、光照条件

2. 实现基于Faster R-CNN的两阶段检测模型，优化RPN网络提升候选框质量

3. 引入多尺度特征融合策略，提升小目标检测性能

4. 开发模型轻量化方案，支持嵌入式设备部署

项目成果：

1. 车辆检测mAP达92.4%，行人检测mAP达89.7%

2. 系统在NVIDIA Jetson AGX Xavier上运行速度达22FPS

3. 系统已应用于2个城市的交通监控中心，提升违章检测效率40%

项目三：医学影像分类与分割系统（2019.09-2020.03）

项目角色：主要开发者

项目描述：与三甲医院合作开发肺部CT影像分类与病灶分割系统

技术方案：

1. 收集并标注包含5000例患者的CT影像数据集，经匿名化处理

2. 实现基于3D U-Net的肺部病灶分割模型，引入Dice损失函数优化分割精度

3. 开发基于ResNet-50的疾病分类模型，支持肺炎、肺结核、肺癌等7类疾病识别

4. 实现模型可视化解释功能，帮助医生理解模型决策过程

项目成果：

1. 分割模型Dice系数达0.92，较传统方法提升0.15

2. 分类模型准确率达95.3%，敏感度达94.7%，特异度达96.1%

3. 系统已通过医院伦理审查，进入临床测试阶段

五、工作经历

2022.07-至今 百度AI实验室 高级图像识别算法工程师

工作职责：

1. 负责计算机视觉团队的核心算法研发，主导3个重大项目的技术方案设计与实现

2. 优化现有目标检测与图像分割模型，在公开数据集上准确率提升5%-8%

3. 开发模型自动化调优工具，将模型训练周期从2周缩短至5天

4. 指导2名实习生完成毕业设计，均获得优秀评价

5. 发表顶会论文1篇（CVPR 2023），申请发明专利3项

工作成果：

1. 主导开发的智能安防系统已部署于10个大型园区，识别准确率达99.2%

2. 优化的人脸识别算法在LFW数据集上达到99.8%的准确率

3. 推动团队采用PyTorch框架，开发效率提升40%

2020.07-2022.06 商汤科技 图像识别算法工程师

工作职责：

1. 参与城市级视觉计算平台开发，负责交通场景理解模块

2. 实现基于Transformer的多摄像头跟踪算法，ID切换率降低35%

3. 开发模型压缩工具链，支持8位量化与剪枝操作

4. 与硬件团队协作，优化模型在AI芯片上的部署效率

工作成果：

1. 开发的车辆再识别系统在VeRi-776数据集上mAP达82.3%

2. 推动团队采用ONNX标准，模型跨平台兼容性提升60%

3. 申请发明专利2项，获公司技术创新奖

六、获奖情况

2023年 全国计算机视觉大赛一等奖（团队负责人）

2022年 中国科学院优秀学生干部

2021年 全国大学生数学建模竞赛二等奖

2020年 商汤科技年度技术创新奖

2019年 清华大学计算机系优秀毕业生

七、自我评价

1. 扎实的计算机视觉与深度学习理论基础，5年相关领域研究与实践经验

2. 精通主流深度学习框架与图像处理工具，具备从数据采集到模型部署的全流程开发能力

3. 优秀的问题解决能力，曾主导多个复杂项目的算法优化与性能提升

4. 良好的团队协作精神，在跨部门项目中担任技术接口人，推动项目顺利交付

5. 持续的学习能力，关注行业最新进展，定期阅读顶会论文并实践新技术

6. 优秀的英语读写能力，可独立完成英文技术文档撰写与国际会议报告

关键词：图像识别算法工程师、深度学习、计算机视觉、TensorFlow、PyTorch、OpenCV、目标检测、图像分割、CNN、YOLO、ResNet、项目经验、硕士学历、清华大学、中国科学院

简介：本文是一份图像识别算法工程师的求职简历模板，涵盖了个人信息、教育背景、专业技能、项目经验、工作经历、获奖情况和自我评价等完整内容。求职者拥有清华大学本科和中国科学院硕士学历，5年图像识别领域研究与实践经验，精通TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，具备从数据采集到模型部署的全流程开发能力，主导过多个工业缺陷检测、智能交通监控和医学影像分析等项目，发表多篇SCI/EI论文并申请多项发明专利，寻求图像识别算法工程师职位。