图像处理算法软件工程师简历模板
《图像处理算法软件工程师简历模板》
一、个人信息
姓名：张XX
性别：男
出生日期：199X年X月X日
联系方式：手机（+86）XXX-XXXX-XXXX / 邮箱：zhangxx@example.com
求职意向：图像处理算法软件工程师
期望工作地点：北京/上海/深圳
期望薪资：面议（根据能力及岗位匹配度协商）
二、教育背景
2015.09-2019.06 清华大学 计算机科学与技术专业 本科
主修课程：数字图像处理、计算机视觉、算法设计与分析、数据结构、机器学习、人工智能导论
毕业论文：《基于深度学习的医学图像分割算法优化研究》
论文成果：提出一种改进的U-Net网络结构，在医学图像分割任务中准确率提升8%，获校级优秀论文
2019.09-2022.06 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：图像超分辨率重建与去噪算法
硕士课题：《基于生成对抗网络的低分辨率图像超分辨率重建研究》
研究成果：设计一种轻量级GAN模型，在PSNR指标上超越传统方法12%，发表SCI论文1篇（JCR一区）
三、技术能力
编程语言：Python（熟练）、C++（精通）、MATLAB（熟练）
框架与工具：OpenCV（5年+经验）、TensorFlow/Keras（3年+）、PyTorch（2年+）、CUDA（熟悉并行计算优化）
算法领域：传统图像处理（滤波、边缘检测、形态学操作）、深度学习图像算法（CNN、GAN、Transformer）、三维重建（SfM、MVS）、视频分析（目标跟踪、行为识别）
开发能力：算法设计、模型训练与调优、跨平台部署（Windows/Linux）、性能优化（内存管理、并行计算）
辅助技能：LaTeX论文撰写、Git版本控制、Docker容器化部署
四、项目经验
项目一：基于深度学习的工业缺陷检测系统（2021.03-2021.12）
项目背景：某制造业企业需求，检测金属表面微小划痕（宽度
技术方案：
1. 构建轻量级YOLOv5-tiny目标检测模型，针对小目标优化anchor尺寸
2. 设计数据增强策略（随机旋转、亮度调整、高斯噪声注入）解决样本不足问题
3. 开发C++/OpenCV推理引擎，在NVIDIA Jetson AGX Xavier上实现15ms/帧的实时检测
项目成果：
• 检测准确率从传统方法的72%提升至95%
• 误检率降低至3%以下，满足工业级应用需求
• 获企业技术创新奖，部署于3条生产线
项目二：医学影像三维重建平台开发（2020.06-2020.11）
项目背景：医院需求，将CT/MRI二维切片重建为三维模型辅助手术规划
技术方案：
1. 实现基于Marching Cubes算法的等值面提取，优化内存访问模式提升速度30%
2. 开发基于PyQt5的交互式界面，支持多模态数据加载、三维渲染与测量
3. 集成VTK库实现体积渲染，支持透明度调节与截面切割功能
项目成果：
• 重建时间从商业软件的45秒/例缩短至12秒/例
• 医生操作效率提升60%，获医院合作方高度评价
项目三：移动端图像增强APP开发（2019.09-2020.03）
项目背景：消费级需求，实现低光照照片的智能增强
技术方案：
1. 提出两阶段增强框架：基于Retinex理论的亮度调整+基于GAN的细节恢复
2. 开发TensorFlow Lite模型，模型体积压缩至2.3MB，适合移动端部署
3. 实现Android/iOS双平台开发，通过JNI调用C++加速库
项目成果：
• 用户评分4.8/5.0，下载量突破50万次
• 增强效果在MIT-Adobe FiveK数据集上SSIM指标达0.89
五、工作经历
2022.07-至今 华为技术有限公司 计算机视觉算法工程师
工作职责：
1. 负责手机摄像头AI超分算法优化，将4K视频超分至8K，峰值信噪比（PSNR）提升2.1dB
2. 开发基于Transformer的实时人像美颜算法，在麒麟9000芯片上实现15ms/帧处理
3. 主导团队技术分享，组织每周算法研讨会，培养3名新人工程师
主要成就：
• 算法应用于Mate 50系列手机，获欧洲影像协会（EISA）最佳拍照手机奖
• 申请发明专利2项（已公开）
2020.07-2022.06 商汤科技 研发工程师（实习）
工作职责：
1. 参与城市级视频监控系统开发，优化多目标跟踪算法（MOT）在复杂场景下的ID切换率
2. 实现基于FairMOT的实时跟踪框架，在NVIDIA T4 GPU上达到120FPS处理能力
3. 开发数据标注工具链，提升标注效率40%
主要成就：
• 算法在MOT17数据集上MOTA指标达68.3%，超越同期论文方法
• 获公司"最佳实习生"称号
六、学术成果
论文1：Zhang X, et al. "Lightweight GAN for Image Super-Resolution: A Balance Between Quality and Speed" IEEE Transactions on Image Processing, 2022. (SCI一区, IF=10.8)
论文2：Zhang X, et al. "Medical Image Segmentation via Attention-Guided U-Net" MICCAI 2021 Workshop. (EI收录)
专利：
1. "一种基于生成对抗网络的图像超分辨率重建方法"（申请号：202110XXXXXX.X）
2. "实时人像美颜算法中的注意力机制应用"（申请中）
竞赛：
• 2021年CVPR NTIRE图像超分辨率挑战赛赛道二第3名（团队）
• 2020年Kaggle医学图像分割竞赛全球前10%
七、自我评价
1. 技术扎实：具备从传统图像处理到深度学习的全栈能力，5年+项目开发经验
2. 创新能力强：硕士期间提出2项算法改进方案，均被实验验证有效
3. 工程落地经验丰富：主导3个企业级项目从原型到产品化的完整流程
4. 团队协作佳：在华为团队中担任技术骨干，同时指导新人成长
5. 学习能力强：3个月内掌握Transformer在图像领域的应用并完成项目交付
八、附加信息
语言能力：英语CET-6（623分），可熟练阅读英文文献并撰写技术报告
证书：全国计算机等级考试四级（网络工程师）、华为HCIA-AI认证
兴趣爱好：开源社区贡献（GitHub累计获得150+星标）、技术博客写作（CSDN专栏作者）
关键词：图像处理算法工程师、深度学习、OpenCV、TensorFlow、PyTorch、CNN、GAN、工业缺陷检测、医学影像、超分辨率重建、项目经验、硕士学历、华为、商汤科技
简介：本文是一份完整的图像处理算法软件工程师求职简历模板，涵盖个人信息、教育背景、技术能力、项目经验、工作经历、学术成果、自我评价及附加信息八大模块。申请人具有清华大学本科与中国科学院硕士学历，5年+图像处理领域经验，精通Python/C++及主流深度学习框架，主导过工业检测、医学影像、移动端增强等多个项目，在华为与商汤科技有实际工作经历，发表SCI论文1篇，申请专利2项，具备从算法设计到产品落地的全流程能力。
