图像处理算法简历模板
【图像处理算法工程师简历】
一、个人信息
姓名：张明 | 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（2018-2023）
联系方式：138-XXXX-XXXX | 邮箱：zhangming@imageprocessing.com
求职意向：图像处理算法工程师 | 期望薪资：35-45K·14薪 | 工作地点：北京/上海
二、教育背景
2018.09-2023.06 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：数字图像处理（95分）、模式识别（92分）、机器学习（93分）、计算机图形学（90分）
博士论文：《基于注意力机制的多模态医学图像分割算法研究》
论文创新点：提出混合注意力模块，在脑部MRI分割任务中Dice系数提升8.7%，获校级优秀论文
2014.09-2018.06 中国科学技术大学 信息与计算科学 学士
GPA：3.8/4.0（专业前5%）
毕业设计：《基于小波变换的遥感图像去噪算法优化》
三、专业技能
1. 编程语言：Python（熟练）、C++（精通）、MATLAB（熟练）
2. 深度学习框架：PyTorch（3年经验）、TensorFlow（2年经验）、MXNet（熟悉）
3. 图像处理库：OpenCV（5年经验）、PIL/Pillow、Scikit-image
4. 算法能力：
- 传统图像处理：图像增强、边缘检测、形态学操作、频域变换
- 深度学习算法：CNN、RNN、GAN、Transformer架构设计
- 目标检测：YOLO系列、Faster R-CNN、SSD优化实现
- 语义分割：U-Net、DeepLab系列、PSPNet改进经验
5. 开发工具：Git/GitHub、Docker、Jupyter Notebook、VS Code
6. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论、信息论
四、项目经验
项目1：实时人脸识别系统开发（2022.03-2022.12）
项目角色：核心算法工程师
技术实现：
- 设计轻量化MobileNetV3-SE骨干网络，模型参数量减少42%
- 引入ArcFace损失函数提升特征区分度，LFW数据集准确率达99.6%
- 开发多线程摄像头捕获模块，实现30fps实时检测
项目成果：
- 获全国大学生计算机设计大赛一等奖
- 代码被OpenCV官方示例库收录
项目2：医学影像三维重建系统（2021.06-2022.02）
项目角色：算法负责人
技术突破：
- 提出基于体素渲染的改进Marching Cubes算法，重建速度提升3倍
- 设计自适应阈值分割方法，解决CT图像金属伪影干扰问题
- 开发DICOM数据解析模块，支持20+种医疗设备格式
应用效果：
- 在3家三甲医院临床测试，医生操作效率提升50%
- 获发明专利1项（专利号：ZL2022XXXXXXX）
项目3：工业缺陷检测平台（2020.09-2021.05）
项目角色：全栈开发
系统架构：
- 前端：Vue.js+Electron桌面应用
- 后端：Flask+MySQL数据库
- 算法层：改进Faster R-CNN模型，检测精度达98.2%
商业价值：
- 降低某电子厂质检人力成本60%
- 部署于5条自动化生产线，年节约质检费用超200万元
五、科研经历
论文1：Multi-scale Feature Fusion Network for Salient Object Detection（CVPR 2023）
贡献：提出跨尺度特征融合模块，在ECSSD数据集上F-measure达0.912
论文2：Lightweight Semantic Segmentation via Knowledge Distillation（ICIP 2022）
创新点：设计教师-学生网络蒸馏框架，模型推理速度提升4.7倍
竞赛：Kaggle Data Science Bowl 2021（全球排名12/8342）
方案：构建Ensemble模型（ResNet50+EfficientNet），准确率0.947
六、工作经历
2023.07-至今 腾讯优图实验室 高级研究员
职责：
- 主导超分辨率重建算法研发，PSNR指标提升1.2dB
- 优化人脸美颜算法，在移动端实现15ms延迟
- 申请发明专利3项，2项已进入实质审查阶段
2022.07-2023.06 商汤科技 算法工程师
成就：
- 开发城市级车辆检测系统，支持1000+路摄像头实时分析
- 改进YOLOv5模型，小目标检测mAP提升7.3%
- 获年度技术创新奖（团队共5人）
七、证书与荣誉
- 全国计算机等级考试四级（网络工程师）
- 华为HCIA-AI认证（2021）
- 数学建模大赛全国二等奖（2017）
- 清华大学优秀研究生干部（2020）
八、自我评价
1. 技术深度：精通图像处理全流程，从传统算法到深度学习模型均有实战经验
2. 工程能力：具备从算法设计到产品落地的完整开发经验，熟悉C++/Python混合编程
3. 创新能力：在医学图像、遥感处理等领域发表3篇SCI论文（2篇一区）
4. 团队协作：在5个跨学科团队中担任技术负责人，擅长需求分析与进度管理
5. 学习能力：3个月掌握Transformer架构并在工业缺陷检测中成功应用
九、附加信息
语言能力：英语CET-6（623分），可熟练阅读英文文献
开源贡献：GitHub开源项目获200+星标，PyTorch中文文档核心译者
兴趣爱好：马拉松（完成3次全马）、摄影（国家二级摄影师）
关键词：图像处理算法、深度学习、计算机视觉、OpenCV、PyTorch、目标检测、语义分割、医学影像、项目经验、科研论文
简介：清华大学计算机博士，5年图像处理算法研发经验，精通传统方法与深度学习框架。主导开发实时人脸识别、医学影像重建等系统，获省级竞赛奖项3项，发表SCI论文3篇，持有发明专利1项。擅长从算法设计到产品落地的全流程开发，具备跨学科团队协作能力。
