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HI简历
18800000000hi@hicv.cn
应届生杭州市图像算法工程师
个人总结
意向岗位为图像算法工程师。主修计算机科学与技术、人工智能等课程,熟悉图像处理与深度学习流程,使用Python与PyTorch完成目标检测模型训练,并通过剪枝与量化将推理耗时降低约30%。在课程与实习项目中做过红外图像增强和缺陷检测,关注模型在光电检测场景中的落地效果与稳定性。
教育经历
示例大学
2023年09月-2027年06月
计算机科学与技术、人工智能、电子信息工程、自动化 本科 本科
就读示例大学计算机科学与技术相关专业,学习数字图像处理、机器学习、深度学习、计算机视觉等课程。课程项目中完成图像分类与目标检测任务,输出可复现的训练脚本与实验报告,模型在验证集上的mAP较基线提升约6个百分点。
工作经历
某人工智能实验室
2025年03月-2025年06月
图像算法工程师实习生 算法研发组
参与红外图像目标检测辅助研发:整理并清洗约1.2k张标注样本,复现YOLO系列基线,在组内统一验证集(约300张、固定划分)上记录mAP与推理耗时;协助完成TensorRT量化导出与PC端推理测试,单帧耗时由约42ms降至约23ms(同机同输入分辨率)。与算法、测试同事对齐标注规范与回归用例,输出实验记录和问题清单,供组内复盘。
项目经历
红外图像目标检测课程项目
2024年09月-2025年01月
算法负责人
课程项目,围绕红外场景小目标检测:完成数据增广、类别不平衡采样与模型微调,在自建课程数据集(约800张,按7:2:1划分)上对比3组配置,验证集mAP@0.5由0.61提升至0.68;与两名同学分工标注核验和消融实验,整理实验报告与失败案例分析,明确后续优化方向,并补充不同增广策略对小目标召回的影响对比。
图像增强与去噪个人项目
2023年10月-2024年05月
独立开发
个人项目,针对低照度与噪声图像做增强:用Python/OpenCV与PyTorch实现Retinex与轻量去噪网络对比,在公开小样本子集(约200张,固定测试集)上以PSNR/SSIM评估,去噪分支PSNR平均提升约1.6dB;记录不同参数下的耗时与显存占用,形成可复现实验脚本与结论笔记,并整理参数选择建议供后续实验参考。
社团和组织经历
学生发展中心
2023年09月-2024年06月
项目与活动负责人 学生组织
参与学院图像算法兴趣小组,负责项目排期与数据标注协调,组织组内技术分享,累计开展三次主题交流。在校级创新项目中承担算法模块对接,整理实验记录与阶段汇报,推动小组按节点完成模型迭代和结果复盘,并沉淀可复用的实验流程文档。
荣誉奖项
算法竞赛校赛二等奖
校级优秀科研项目成员
其他
- 技能: 熟悉Python与PyTorch,能完成图像分类、目标检测模型的训练、验证与调参,并用NumPy、Pandas整理标注数据与实验结果。; 掌握OpenCV与常用图像处理流程,能实现图像增强、去噪与数据增广,并使用PSNR、SSIM等指标评估效果。; 熟悉模型轻量化与部署流程,了解剪枝、量化及TensorRT导出,能记录推理耗时与精度变化并做对比分析。
- 证书: CET-6
- 语言: 英语:CET-6,可阅读英文技术文档并撰写实验说明。
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