图像处理工程师简历模板
《图像处理工程师简历模板》
一、个人信息
姓名：张明
性别：男
出生日期：1992年5月
联系方式：+86 138-XXXX-XXXX
电子邮箱：zhangming@example.com
求职意向：图像处理工程师
期望薪资：25K-35K/月
工作地点：北京/上海/深圳
二、教育背景
2010.09-2014.06 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、机器学习、算法设计与分析
毕业论文：《基于深度学习的图像超分辨率重建算法研究》
2014.09-2017.06 中国科学院自动化研究所 计算机应用技术 硕士
研究方向：医学图像处理、三维重建技术
硕士论文：《基于多模态医学影像的肿瘤分割算法优化》
荣誉奖励：国家奖学金（2015）、校级优秀毕业生（2017）
三、专业技能
1. 编程语言：精通C++/Python，熟悉MATLAB、Java
2. 图像处理库：OpenCV（5年+经验）、PIL/Pillow、Scikit-image
3. 深度学习框架：TensorFlow（3年+）、PyTorch（2年+）、Keras
4. 开发工具：Visual Studio、PyCharm、Jupyter Notebook、Git
5. 算法能力：
- 传统图像处理：滤波、边缘检测、形态学操作、图像增强
- 特征提取：SIFT、HOG、LBP、CNN特征
- 目标检测：YOLO系列、Faster R-CNN、SSD
- 图像分割：U-Net、Mask R-CNN、DeepLab系列
- 三维重建：SfM、MVS、点云处理
6. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论、数值计算
7. 英语能力：CET-6（620分），可熟练阅读英文文献并撰写技术报告
四、工作经历
2017.07-2020.12 华为技术有限公司 图像算法工程师
项目1：手机摄像头图像质量优化
- 主导多帧降噪算法开发，在低光照场景下信噪比提升15%
- 设计自适应锐化算法，解决过度锐化导致的振铃效应
- 优化HDR合成算法，动态范围扩展至14EV
项目2：AI摄影超分辨率重建
- 搭建基于ESRGAN的实时超分模型，在移动端实现4K输出
- 提出轻量化网络结构，模型参数量减少40%同时保持PSNR≥30dB
- 开发模型量化工具链，支持INT8推理且精度损失
项目3：AR场景深度估计
- 实现基于双目视觉的实时深度图生成，误差
- 融合IMU数据提升动态场景稳定性，帧率稳定在30fps
业绩：累计申请专利8项，其中3项已授权；2019年获得公司"技术突破奖"
2021.01-至今 腾讯优图实验室 高级图像算法研究员
项目1：医疗影像辅助诊断系统
- 开发肺结节检测算法，在LIDC-IDRI数据集上达到98.2%敏感度
- 设计多尺度特征融合网络，小结节（
- 构建3D CNN分类模型，恶性/良性判断AUC=0.96
项目2：短视频内容理解平台
- 搭建视频帧级标签系统，支持1000+类目识别，准确率92%
- 开发时空注意力机制，提升动作识别mAP至85.7%
- 优化模型部署方案，推理延迟从120ms降至35ms
项目3：跨模态图像生成
- 实现文本到图像的Stable Diffusion模型微调，FID分数降低至18.3
- 提出ControlNet条件控制方案，支持边缘/姿态引导生成
业绩：发表顶会论文3篇（CVPR 2022/ECCV 2022/ICCV 2023），代码开源获GitHub 1.2k+星标
五、项目经验
项目名称：基于Transformer的遥感图像变化检测
时间：2022.03-2022.09
角色：项目负责人
技术栈：PyTorch、Swin Transformer、CDData数据集
成果：
- 提出时空注意力融合机制，解决多时相图像配准误差问题
- 在LEVIR-CD数据集上IoU达到89.4%，超越当时SOTA方法3.2%
- 开发轻量化版本，模型大小从102MB压缩至28MB
项目名称：工业缺陷检测系统
时间：2021.06-2021.12
角色：算法设计
技术栈：OpenCV、YOLOv5、半监督学习
成果：
- 构建包含10万张标注图像的金属表面缺陷数据集
- 设计MixMatch半监督训练方案，标注数据需求减少60%
- 现场部署后，缺陷检出率从82%提升至97%，误检率从15%降至3%
六、论文与专利
期刊论文：
1. "Multi-scale Feature Fusion for Accurate Pulmonary Nodule Detection" (IEEE TMI 2022, IF=11.0)
2. "Lightweight Super-Resolution Network for Mobile Devices" (Pattern Recognition 2021, IF=8.5)
会议论文：
1. "Transformer-based Change Detection in Remote Sensing Images" (CVPR 2022 Oral)
2. "Semi-supervised Learning for Industrial Defect Inspection" (ICCV 2023 Poster)
专利：
1. "一种基于注意力机制的多尺度图像超分辨率重建方法" (ZL201910XXXXXX.X)
2. "结合时空信息的视频动作识别系统及方法" (申请号: 202210XXXXXX.9)
七、技术博客与开源贡献
GitHub：https://github.com/zhangming-cv (3.2k followers, 15 repositories)
开源项目：
1. PP-LiteSeg: 轻量级语义分割模型 (Star: 2.1k)
2. TinySR: 移动端超分辨率工具包 (Download: 5.8k)
技术文章：
1. 《从零实现YOLOv5目标检测》(CSDN博客阅读量12万+)
2. 《Transformer在图像处理中的10种应用》(知乎专栏收藏3.2k)
八、自我评价
1. 技术深度：具备从传统图像处理到深度学习的全栈能力，在多个领域实现过SOTA方案
2. 工程能力：熟悉模型压缩、量化、部署全流程，有移动端和服务器端双重开发经验
3. 问题解决：擅长分析复杂场景下的图像质量问题，能快速定位并优化关键指标
4. 团队协作：在华为和腾讯期间均担任核心开发角色，具备良好的跨部门沟通能力
5. 学习能力：持续跟踪CVPR/ICCV/ECCV等顶会动态，每周阅读3-5篇最新论文
关键词：图像处理工程师、简历模板、OpenCV、深度学习、TensorFlow、PyTorch、目标检测、图像分割、超分辨率、三维重建、C++、Python、医疗影像、遥感图像、专利、论文、GitHub开源
简介：本文是一份完整的图像处理工程师求职简历模板，涵盖个人信息、教育背景、专业技能、工作经历、项目经验、论文专利、开源贡献等核心模块。突出展示了候选人在传统图像处理和深度学习领域的双重技术能力，包含手机摄像头优化、医疗影像分析、遥感变化检测等实战项目经验，以及CVPR/ICCV等顶会论文发表记录。适合有3-8年经验的图像算法工程师参考使用。
