视频图像处理工程师简历模板

《视频图像处理工程师简历模板》

一、个人信息

姓名：张明

性别：男

年龄：28岁

联系方式：+86 138-XXXX-XXXX

电子邮箱：zhangming@example.com

求职意向：视频图像处理工程师

期望薪资：20,000-30,000元/月

期望工作地点：北京/上海/深圳

到岗时间：1个月内

二、教育背景

2014.09-2018.06 清华大学 电子工程系 本科

主修课程：数字信号处理、图像处理与模式识别、计算机视觉、人工智能基础、C++编程、算法设计与分析

毕业论文：《基于深度学习的实时视频超分辨率重建技术研究》

荣誉奖项：国家奖学金（2017）、清华大学优秀毕业生（2018）

2018.09-2021.06 中国科学院自动化研究所 计算机应用技术 硕士

研究方向：视频图像处理与智能分析

研究成果：发表SCI论文2篇（IEEE Transactions on Image Processing），申请发明专利1项

实践项目：参与国家自然科学基金重点项目“多模态视频理解与智能分析”

三、专业技能

编程语言：C/C++（精通）、Python（熟练）、MATLAB（熟练）

图像处理库：OpenCV（4年+经验）、FFmpeg（2年+经验）、TensorFlow/PyTorch（深度学习框架）

开发工具：Visual Studio、Qt Creator、PyCharm、Jupyter Notebook

算法能力：

- 传统图像处理：图像增强、去噪、锐化、边缘检测、形态学操作

- 计算机视觉：目标检测（YOLO/SSD）、语义分割（U-Net/DeepLab）、特征提取（SIFT/SURF）

- 深度学习：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）

- 视频处理：视频编解码（H.264/H.265）、运动估计、帧间预测、视频稳像

跨平台开发：Windows/Linux系统下算法优化与部署

英语能力：CET-6（620分），可熟练阅读英文技术文档

四、工作经历

2021.07-至今 华为技术有限公司 视频算法部 高级工程师

工作职责：

- 负责手机摄像头图像质量优化，包括降噪、HDR、夜景模式等算法开发

- 主导团队完成基于深度学习的超分辨率重建模块，提升4K视频输出质量

- 优化视频编解码流程，降低30%功耗同时保持画质无损

- 与硬件团队合作完成ISP（图像信号处理器）算法移植与加速

项目成果：

- 开发“超级夜景”模式，使低光环境下成像质量提升40%

- 申请专利3项，其中1项已获授权

- 带领3人小组完成算法优化，缩短产品上市周期2个月

2019.03-2020.12 字节跳动科技有限公司 计算机视觉组 实习生

工作职责：

- 参与抖音短视频特效开发，实现实时人脸美颜与风格迁移

- 优化视频压缩算法，在保持画质前提下减少30%存储空间

- 搭建自动化测试框架，提升算法迭代效率50%

项目成果：

- 开发的“动态贴纸”功能日均使用量超1000万次

- 论文《基于轻量级CNN的实时视频风格化》被CVPR 2020 Workshop收录

五、项目经验

项目1：智能监控系统中的行人再识别（ReID）

时间：2020.06-2020.12

角色：核心算法工程师

技术栈：Python、PyTorch、MMDetection

项目描述：

- 针对监控场景下行人遮挡、姿态变化问题，设计多尺度特征融合网络

- 引入注意力机制提升特征判别性，在Market-1501数据集上达到94.2% mAP

- 开发轻量化模型，在NVIDIA Jetson AGX Xavier上实现30FPS实时推理

项目2：医疗影像辅助诊断系统

时间：2019.09-2020.05

角色：算法负责人

技术栈：C++、OpenCV、TensorFlow

项目描述：

- 开发肺部CT影像自动分割算法，Dice系数达0.92

- 构建3D CNN分类模型，对肺结节恶性程度预测准确率91%

- 与医院合作完成临床验证，缩短医生阅片时间60%

项目3：基于深度学习的老照片修复

时间：2018.12-2019.03

角色：独立开发者

技术栈：Python、GAN、PyTorch

项目描述：

- 设计生成对抗网络实现划痕去除与颜色还原

- 引入多阶段训练策略，解决训练不稳定问题

- 项目开源GitHub获500+星标，被多家媒体报道

六、获奖与证书

2020 全国大学生计算机设计大赛 一等奖（项目：基于深度学习的实时视频超分）

2019 中国智能车未来挑战赛 三等奖（团队负责人）

2018 全国研究生数学建模竞赛 二等奖

专业证书：

- 华为HCIA-AI认证

- 深度学习工程师（高级）认证

- CFA一级（通过）

七、自我评价

1. 技术扎实：具备5年+视频图像处理经验，熟悉从算法设计到产品落地的全流程

2. 创新能力：在超分辨率、视频增强等领域有多项技术突破

3. 团队协作：擅长跨部门沟通，曾同时管理3个并行项目

4. 学习能力强：快速掌握新技术，3个月内独立完成GAN从入门到项目应用

5. 英语优势：可无障碍阅读英文论文，参与国际会议报告

八、附加信息

开源贡献：GitHub维护2个图像处理项目，累计获1000+星标

技术博客：撰写技术文章50+篇，月均访问量2万+

专利申请：累计申请发明专利5项，其中2项已授权

行业会议：2022年CVPR口头报告，2021年ICCV poster展示

关键词：视频图像处理工程师、简历模板、OpenCV、深度学习、计算机视觉、算法优化、项目经验、C++、Python、TensorFlow、图像增强、视频编解码、目标检测、语义分割、超分辨率重建

简介：本文是一份视频图像处理工程师的完整简历模板，涵盖个人信息、教育背景、专业技能、工作经历、项目经验、获奖证书、自我评价及附加信息。内容突出算法开发、深度学习应用、视频处理优化等核心能力，适合有3-5年经验的工程师求职使用。