图像识别算法工程师简历模板

在校期间系统学习了计算机算法、数据结构、机器学习等课程，GPA 3.8（满分4.0）。参与了学校的科研项目，负责图像数据预处理和基础算法实现，为后续的算法研究打下了坚实基础。

• 负责公司图像识别产品的算法研发与优化，主导了目标检测算法的迭代升级，使检测准确率从85%提升至92%，在实际业务场景中的应用效率提高了30%。
• 带领团队（5人）完成了图像分类项目，针对复杂工业场景下的零件图像分类，通过改进深度学习模型结构和数据增强策略，将分类准确率从78%提升到95%，该项目为公司带来了每年200万的业务收入增长。
• 与产品团队紧密合作，分析业务需求，制定算法方案，推动图像识别技术在公司多个产品线的落地应用，如安防监控、智能家居等领域。

• 主导了医疗影像识别项目，针对肺部CT图像的疾病诊断，引入了迁移学习和注意力机制，使疾病检测的召回率提高了25%，该成果在行业内学术会议上进行了分享，提升了公司的技术影响力。
• 优化了图像分割算法，应用于自动驾驶场景中的道路和车辆分割，将分割速度提升了40%，满足了实时性要求，为公司自动驾驶项目的推进提供了关键技术支持。
• 负责算法团队的技术培训和新人指导，制定了团队内部的技术分享机制，提升了团队整体技术水平，培养了3名优秀的算法工程师。

• 项目背景：针对电商平台海量商品图像，需要准确识别商品类别和属性，以提升搜索推荐的精准度。
• 技术方案：采用深度学习中的卷积神经网络（CNN），结合迁移学习，在预训练模型基础上进行微调。设计了多任务学习架构，同时进行类别分类和属性预测。
• 项目成果：商品图像识别准确率达到96%，上线后搜索点击率提升15%，推荐商品的购买转化率提高10%，为平台带来了显著的业务增长。

• 项目背景：智慧安防领域需要对监控视频中的异常行为进行实时识别。
• 技术方案：构建了基于时空卷积网络（STCN）的行为识别模型，对视频序列中的人体动作进行建模。引入了长短时记忆网络（LSTM）捕捉动作的时间依赖关系。
• 项目成果：异常行为识别准确率达到90%，误报率降低50%。在实际安防场景中部署后，成功协助警方破获多起案件，获得了客户的高度认可。