深度学习算法研发工程师简历模板
《深度学习算法研发工程师简历模板》
基本信息
姓名：张三
性别：男
年龄：28岁
学历：博士（计算机科学与技术）
毕业院校：清华大学
毕业时间：2022年7月
联系方式：手机+微信/邮箱
求职意向：深度学习算法研发工程师
期望薪资：面议
期望城市：北京/上海/深圳
教育背景
2018.09-2022.07 清华大学 计算机科学与技术 博士
研究方向：深度学习与计算机视觉
主修课程：机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、算法设计与分析、概率论与数理统计
毕业论文：《基于注意力机制的深度学习目标检测算法研究》
论文亮点：提出一种改进的注意力机制模块，在COCO数据集上mAP提升2.3%，被CVPR 2022接收为口头报告
2014.09-2018.07 浙江大学 计算机科学与技术 学士
GPA：3.8/4.0（专业前5%）
荣誉奖项：国家奖学金（2次）、ACM-ICPC亚洲区域赛银奖
技术技能
编程语言：Python（精通）、C++（熟练）、MATLAB（熟悉）
深度学习框架：PyTorch（5年+经验）、TensorFlow（3年+经验）、MXNet（1年经验）
计算机视觉：目标检测（YOLOv5/v7、Faster R-CNN、SSD）、图像分类（ResNet、ViT）、语义分割（U-Net、DeepLabv3+）
自然语言处理：BERT、Transformer、GPT系列模型微调
工具链：Docker、Kubernetes、Git、Linux系统管理
数学基础：线性代数、概率论、优化理论、信息论
语言能力：英语（CET-6 620分，可熟练阅读英文论文）、中文（母语）
项目经验
项目一：基于多模态融合的工业缺陷检测系统（2021.03-2022.01）
项目角色：算法负责人
项目描述：针对制造业表面缺陷检测场景，设计多模态（RGB+红外+深度）融合检测框架，解决传统单模态方法在光照变化和复杂背景下的鲁棒性问题。
技术实现：
1. 构建多模态数据采集系统，采集10万+张工业图像
2. 提出基于Transformer的跨模态注意力融合模块，实现特征级信息交互
3. 开发轻量化模型，在NVIDIA Jetson AGX Xavier上实现15FPS实时检测
项目成果：
1. 检测准确率从单模态的89.2%提升至94.7%
2. 误检率降低62%，漏检率降低47%
3. 获2022年中国人工智能学会优秀创新应用奖
项目二：医疗影像辅助诊断系统（2020.06-2021.02）
项目角色：核心算法工程师
项目描述：与三甲医院合作开发肺结节CT影像自动诊断系统，解决医生阅片效率低的问题。
技术实现：
1. 构建3D CNN模型，处理128×128×128体素数据
2. 引入课程学习策略，从简单病例到复杂病例逐步训练
3. 开发可视化解释模块，生成热力图辅助医生理解
项目成果：
1. 敏感度98.2%，特异度96.5%，超过初级医生平均水平
2. 单例阅片时间从5分钟缩短至15秒
3. 系统通过CFDA二类医疗器械认证
项目三：跨语言机器翻译系统优化（2019.09-2020.05）
项目角色：算法研究员
项目描述：针对低资源语言对（中-缅、中-老），研究数据增强和模型压缩方法。
技术实现：
1. 提出基于回译和词替换的数据增强策略，数据量扩大10倍
2. 设计知识蒸馏框架，将Teacher模型（Transformer Big）知识迁移到Student模型（Transformer Base）
3. 实现8位量化，模型大小从320MB压缩至85MB
项目成果：
1. BLEU得分提升3.7点（中-缅）和2.9点（中-老）
2. 推理速度提升3.8倍，满足移动端部署需求
3. 相关论文被ACL 2021接收为长文
科研经历
论文一：Dynamic Attention Network for Object Detection
发表会议：CVPR 2022（口头报告）
贡献：
1. 提出动态注意力机制，根据目标尺度自适应调整感受野
2. 在COCO数据集上mAP@0.5达到54.2%，超过当时SOTA方法1.8%
3. 代码开源获GitHub 500+星标，被引用200+次
论文二：Few-Shot Learning with Graph Neural Networks
发表期刊：IEEE TPAMI（在审）
贡献：
1. 构建图神经网络框架，解决小样本学习中的特征混淆问题
2. 在miniImageNet数据集上5-shot准确率达到78.3%，刷新SOTA
3. 与MIT、斯坦福团队展开合作研究
专利：基于深度学习的实时手势识别方法及系统
专利号：ZL202110XXXXXX.X
状态：已授权
贡献：设计轻量化3D CNN结构，在移动端实现20FPS手势识别
工作经历
腾讯AI Lab 深度学习研究员（2022.07-至今）
工作职责：
1. 主导多模态大模型研发，参与"混元"大模型预训练框架设计
2. 优化视频理解模型，在Kinetics-400数据集上Top-1准确率提升2.1%
3. 开发模型压缩工具链，支持FP16/INT8量化，模型体积压缩4倍
主要成就：
1. 发表顶会论文3篇（ICML 1篇、NeurIPS 2篇）
2. 申请发明专利5项，其中2项已公开
3. 带领5人团队完成AIGC内容生成平台开发
商汤科技 计算机视觉实习生（2021.06-2021.09）
工作职责：
1. 参与人脸识别算法优化，在LFW数据集上准确率提升至99.85%
2. 开发模型部署工具，支持TensorRT加速，推理速度提升3倍
3. 协助完成2个城市级AI安防项目落地
技能证书
1. 全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试：高级软件设计师
2. 华为HCIA-AI认证
3. AWS机器学习专项认证
4. CFA一级通过
获奖情况
2022年：中国人工智能学会优秀博士学位论文奖（全国前10）
2021年：微软学者奖学金（全球100名）
2020年：全国大学生人工智能竞赛一等奖（队长）
2019年：Google Summer of Code参与者（完成OpenCV贡献）
自我评价
1. 具备扎实的深度学习理论基础和丰富的工程实践经验，熟悉从算法设计到产品落地的全流程
2. 擅长解决复杂问题，在目标检测、多模态融合等方向有创新性研究成果
3. 具有良好的团队协作精神和项目管理能力，曾带领跨学科团队完成多个AI项目
4. 持续关注学术前沿，保持每周阅读3-5篇顶会论文的习惯
5. 对技术充满热情，乐于分享知识，在GitHub维护3个开源项目
关键词：深度学习、计算机视觉、目标检测、多模态融合、PyTorch、TensorFlow、Transformer、模型压缩、工业缺陷检测、医疗影像诊断、跨语言翻译、科研论文、项目经验、技术技能
简介：本简历详细展示了求职者在深度学习算法领域的全面能力，涵盖教育背景、技术技能、项目经验、科研成果和工作经历。拥有清华大学计算机博士学历，精通PyTorch/TensorFlow框架，在目标检测、多模态融合等方向有创新性研究，发表多篇CVPR/NeurIPS论文，具备从算法研发到产品落地的完整经验，适合深度学习算法研发工程师岗位。
