计算机视觉工程师简历模板

在校期间系统学习了计算机视觉相关理论知识，包括图像处理、模式识别等课程，成绩优异。参与过学校组织的计算机视觉学术研讨小组，与同学合作完成了基于图像识别的校园安防系统模拟项目，锻炼了团队协作和项目实践能力。

• 负责公司产品中的计算机视觉算法研发与优化，主导了基于深度学习的物体检测算法升级项目，将检测准确率从 85%提升至 92%，项目上线后产品用户满意度提高 15%。
• 带领团队（5 人）完成了智能安防监控系统的计算机视觉模块开发，实现了实时行人检测、异常行为识别等功能，该系统已在 10 个大型商业园区部署使用，降低了 30%的安防人力成本。
• 与产品经理、硬件工程师紧密协作，根据不同硬件平台特性优化计算机视觉算法的运行效率，使算法在嵌入式设备上的运行速度提升 40%。

• 主导公司新业务方向的计算机视觉技术预研，针对医疗影像识别领域，研究并实现了基于卷积神经网络的肺部疾病影像辅助诊断算法原型，经医院提供的 5000 例样本测试，准确率达到 88%。
• 优化公司现有的图像搜索算法，引入特征金字塔网络（FPN）等技术，使图像搜索的召回率从 70%提升至 80%，搜索速度提高 25%，该优化成果应用于公司电商平台的商品图像搜索功能，用户日均搜索量增加 20%。
• 负责部门内计算机视觉工程师的技术培训与指导，制定培训计划，涵盖最新算法研究、代码规范等内容，已培养出 3 名能够独立承担重要算法研发任务的工程师。

• 项目背景：为某大型物流企业开发包裹分拣计算机视觉系统。
• 项目职责：作为核心算法工程师，负责设计基于目标检测和图像分类的包裹识别算法。
• 技术实现：采用 YOLOv5 算法进行包裹目标检测，识别准确率达到 95%；构建卷积神经网络对包裹上的目的地标签进行分类，分类准确率 90%。
• 项目成果：系统上线后，包裹分拣效率提高 40%，分拣错误率从 5%降低至 1%，每年为企业节省成本约 500 万元。

• 项目背景：参与某智能汽车制造商的自动驾驶辅助系统计算机视觉模块开发。
• 项目职责：负责车道线检测与识别算法开发。
• 技术实现：运用传统图像处理（边缘检测、霍夫变换等）结合深度学习（语义分割网络）的方法，实现了复杂路况下（雨天、夜间、道路磨损等）的车道线准确检测，检测准确率 93%。
• 项目成果：该算法模块已集成到汽车的自动驾驶辅助系统中，通过了 10000 公里的实际道路测试，有效提升了驾驶安全性和舒适性。