机器视觉高级算法工程师简历模板
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简小全
13800000000
zhangwei@example.com
上海
32
男
机器视觉高级算法工程师
在职
上海
30k-40k个人总结
8年机器视觉算法研发经验，精通深度学习目标检测、语义分割等算法，具备丰富的工业场景落地经验 主导/参与多个千万级项目，擅长算法优化与团队管理，能带领团队攻克技术难题 持续关注行业前沿技术（如多模态融合、小样本学习等），并能转化为实际产品竞争力
教育经历
上海交通大学
985双一流
计算机科学与技术
硕士
2012.092015.06
- 系统学习了计算机视觉、机器学习等相关课程，成绩优异，GPA 3.8（满分4.0）
- 参与导师的机器视觉相关科研项目，发表学术论文2篇，培养了扎实的理论基础和科研能力
工作经历
上海某科技有限公司
行业领先
算法研发部
机器视觉算法工程师
机器视觉算法研发
2015.072018.12
上海
- 负责公司产品的机器视觉算法研发，针对工业检测场景，优化目标检测算法，使检测准确率从85%提升至95%，检测速度提升30%
- 带领3人算法小组，完成某汽车零部件外观缺陷检测系统的算法模块开发，项目周期6个月，成功交付客户并获得好评，为公司带来200万+的项目收益
- 参与公司内部技术预研，探索深度学习在机器视觉中的新应用，撰写技术报告3份，组织内部技术分享5次，提升团队整体技术水平
上海另一科技企业
上市企业
视觉技术中心
高级机器视觉算法工程师
架构设计技术合作
2019.012023.06
上海
- 主导公司新一代机器视觉平台的算法架构设计，引入多模态融合技术（图像+点云），使复杂场景下的识别精度提高20%，该平台已应用于3个行业标杆客户项目
- 负责与高校科研团队合作项目的技术对接，将前沿的小样本学习算法应用到实际产品中，降低新场景的算法训练成本50%，相关成果申请专利2项
- 搭建算法团队人才培养体系，制定新人培养计划，2年内培养出5名独当一面的算法工程师，团队整体产出效率提升40%
项目经历
3C产品外观缺陷智能检测系统
算法负责人
上海某科技有限公司
2017.032018.06
- 项目名称：3C产品外观缺陷智能检测系统
- 项目背景：针对3C产品生产线上人工检测效率低、误检率高的问题
- 项目内容：作为算法负责人，采用深度学习目标检测算法（YOLO系列优化），构建缺陷检测模型。收集标注10万+缺陷图像数据，设计数据增强策略（旋转、缩放、噪声添加等）。优化模型训练流程，引入模型量化技术，使模型在嵌入式设备上的推理速度达到20fps（满足实时检测要求），缺陷检测准确率达到98%
- 项目成果：系统部署在5家3C制造企业生产线，替代80%人工检测岗位，每年为企业节省成本500万+
物流仓储货物识别与分拣系统
算法团队负责人
上海另一科技企业
2020.092021.12
- 项目名称：物流仓储货物识别与分拣系统
- 项目背景：物流行业快速发展，传统人工分拣效率低，急需智能化升级
- 项目内容：带领算法团队（5人），设计基于机器视觉的货物识别与分拣算法方案。利用语义分割算法（DeepLab改进）实现货物类别分割，结合目标检测算法（Faster R-CNN优化）定位货物位置。搭建算法测试平台，在不同光照、角度等复杂场景下测试优化算法。最终实现货物识别准确率95%，分拣效率比人工提升4倍
- 项目成果：系统在某大型物流园区试点应用，分拣错误率降低至0.5%以下，每年为物流企业增加分拣货物量30%
技能专长
Python编程
深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）
机器视觉算法（目标检测、语义分割等）
算法优化（模型量化、剪枝等）
团队管理
荣誉奖项
2022年公司技术创新奖
2021年行业机器视觉算法大赛三等奖
其他信息
专利:
- 已授权发明专利：《一种基于多模态融合的机器视觉识别方法》
- 已授权实用新型专利：《一种嵌入式机器视觉检测设备》
开源贡献:
- 在GitHub上开源机器视觉算法优化代码仓库，Star数500+，Fork数200+
