深度视觉算法工程师简历模板
《深度视觉算法工程师简历模板》
一、个人信息
姓名：张XX
性别：男
出生日期：1995年X月X日
联系方式：手机：+86-138XXXX1234 | 邮箱：zhangxx@example.com
求职意向：深度视觉算法工程师
期望薪资：30K-50K（可面议）
期望城市：北京/上海/深圳
二、教育背景
2013.09-2017.06 清华大学 计算机科学与技术专业 本科
主修课程：数据结构、算法设计与分析、计算机视觉、机器学习、深度学习、图像处理、模式识别
GPA：3.8/4.0（专业前5%）
荣誉奖项：国家奖学金（2016）、全国大学生计算机设计大赛一等奖（2015）
2017.09-2020.06 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：深度学习与计算机视觉
硕士论文：《基于多尺度特征融合的实时目标检测算法研究》
指导教师：李XX教授（IEEE Fellow）
学术成果：发表SCI论文2篇（第一作者1篇）、EI会议论文1篇、申请发明专利2项
三、工作经历
2020.07-2022.12 华为技术有限公司 算法工程师
部门：2012实验室中央研究院
工作职责：
1. 负责基于深度学习的目标检测算法研发，主导完成YOLOv5改进版算法优化，检测精度提升8%，推理速度提升15%
2. 开发多模态视觉识别系统，集成RGB图像、深度图和红外数据，实现复杂场景下的精准识别（准确率98.7%）
3. 参与自动驾驶视觉感知模块开发，优化车道线检测算法，误检率降低至0.3%
4. 搭建分布式训练框架，支持千亿级参数模型训练，训练效率提升40%
5. 撰写技术文档12份，申请发明专利3项，其中1项已获授权
项目成果：
• 主导"智慧交通视觉感知系统"项目，获华为2021年度技术创新奖
• 开发算法在Mate系列手机AI摄影功能中落地，用户满意度达92%
2023.01-至今 腾讯优图实验室 高级算法研究员
部门：计算机视觉中心
工作职责：
1. 研发新一代超分辨率重建算法，提出基于Transformer的渐进式上采样网络，PSNR提升1.2dB
2. 优化人脸识别系统，在LFW数据集上达到99.85%的准确率，在百万级数据库上识别速度
3. 构建跨模态图像生成框架，实现文本到图像的高质量生成（FID分数降低至12.3）
4. 指导3名实习生完成毕业设计，2人获优秀论文奖
5. 代表团队在CVPR 2023上做口头报告，论文被引用次数达150+
项目成果：
• 主导研发的"腾讯云智能图像处理平台"服务企业客户超200家，年创收5000万元
• 算法在微信视频号内容审核中应用，审核效率提升3倍
四、技术技能
编程语言：Python（精通）、C++（熟练）、MATLAB（熟练）
深度学习框架：PyTorch（专家级）、TensorFlow（高级）、MXNet（熟悉）
计算机视觉库：OpenCV（专家级）、Pillow、Scikit-image
开发工具：Git/GitHub、Docker、Kubernetes、Jupyter Notebook
数据处理：NumPy、Pandas、Dask、Apache Spark
可视化工具：Matplotlib、Seaborn、Plotly、TensorBoard
英语能力：CET-6（623分）、雅思7.5分、可熟练阅读英文论文和技术文档
五、项目经验
项目1：实时语义分割系统开发（2022.03-2022.08）
项目角色：技术负责人
项目描述：为工业质检场景开发轻量级语义分割模型
技术方案：
• 设计DeepLabv3+改进网络，引入注意力机制提升小目标检测能力
• 采用知识蒸馏技术将ResNet101模型压缩至MobileNetV3大小，精度损失
• 部署于NVIDIA Jetson AGX Xavier平台，实现30FPS实时处理
项目成果：
• 模型在Cityscapes数据集上mIoU达78.3%
• 申请发明专利1项，发表EI会议论文1篇
项目2：多摄像头协同目标跟踪系统（2021.06-2021.12）
项目角色：核心算法工程师
项目描述：构建跨摄像头目标跟踪系统，解决目标重识别和轨迹关联问题
技术方案：
• 提出基于图神经网络的重识别模型，特征相似度计算速度提升3倍
• 设计多摄像头时空校准算法，定位误差
• 实现分布式处理框架，支持50+摄像头同时接入
项目成果：
• 系统在MOT17数据集上MOTA指标达68.7%
• 落地于深圳某智慧园区，减少安保人力成本40%
项目3：医学影像分析平台建设（2020.09-2021.03）
项目角色：算法研究员
项目描述：开发CT/MRI影像自动分析系统，辅助医生诊断
技术方案：
• 构建3D U-Net分割网络，实现肺结节自动检测（灵敏度96.2%）
• 开发多任务学习框架，同时完成分割、分类和生存期预测
• 与医院合作收集标注数据5000+例，建立专业医学影像数据集
项目成果：
• 算法在LIDC-IDRI数据集上Dice系数达92.4%
• 获2021年中国计算机学会优秀项目奖
六、论文与专利
期刊论文：
1. Zhang XX, Li XX. "Multi-Scale Feature Fusion for Real-Time Object Detection" IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2022, 44(8): 4321-4335. (SCI一区, IF=24.3)
2. Zhang XX, Wang Y. "Transformer-Based Progressive Upsampling for Image Super-Resolution" Journal of Visual Communication and Image Representation, 2023, 90: 103789. (SCI二区, IF=6.8)
会议论文：
1. Zhang XX, et al. "Cross-Modal Image Generation with Textual Guidance" Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2023: 18456-18465. (EI收录, 口头报告)
2. Zhang XX, et al. "Lightweight Semantic Segmentation for Industrial Inspection" Proceedings of the 28th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2021: 7423-7429. (EI收录)
发明专利：
1. 一种基于多尺度特征融合的实时目标检测方法及系统（ZL202110567890.X）
2. 跨模态图像生成方法、装置、设备及存储介质（申请号：202310123456.7）
3. 轻量级语义分割网络构建方法（申请中）
七、专业培训与证书
2022.05 深度学习工程师认证（Deep Learning Institute, NVIDIA）
2021.10 计算机视觉专项认证（Coursera, 斯坦福大学）
2020.07 PMP项目管理专业人士资格认证（PMI）
2019.03 全国计算机等级考试四级网络工程师
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、图像生成等核心算法
2. 丰富的工程实践经验，具备从算法研发到产品落地的全流程能力
3. 优秀的问题解决能力，在复杂场景下能提出创新性解决方案
4. 良好的团队协作精神，曾担任项目负责人带领5人团队完成重点项目
5. 持续的学习能力，紧跟学术前沿，在CVPR/ICCV/ECCV等顶级会议发表多篇论文
6. 出色的沟通能力，能向非技术人员清晰解释技术方案
关键词：深度视觉算法工程师、计算机视觉、深度学习、目标检测、语义分割、图像生成、PyTorch、TensorFlow、OpenCV、项目经验、论文专利、华为、腾讯
简介：本简历详细展示了求职者在深度视觉算法领域的全面能力，包括顶尖院校的教育背景、头部科技企业的工作经历、丰富的项目经验、高质量的论文产出以及多项发明专利。涵盖从基础理论研究到工程实践落地的全方位技能，特别突出在目标检测、语义分割、图像生成等核心领域的专业能力，以及在华为、腾讯等知名企业主导重大项目的实践经验。
