求職意向
研發(fā)工程師 北京 薪資面議 隨時到崗
教育背景
2020.x -2020x 錘子簡歷大學 控制科學與工程
主修課程：最優(yōu)化方法，人工神經網絡，模式識別方法，數(shù)字圖像處理，數(shù)字信號處理
2020.x -2020x 錘子簡歷大學 自動化
主修課程：數(shù)據信號處理，數(shù)字圖像處理基礎，c語言程序設計，數(shù)字圖象處理，自動控制原理
工作經驗
2020.x -2020x 錘子簡歷信息技術有限公司 大數(shù)據分析工程師
●項目技術：SQL、Hive、Python、Pandas、shell
●項目介紹：該項目為網絡運營部大數(shù)據開發(fā)中心管理，掌握中國電信公司4G無線網傳輸框架，了解各個節(jié)點回傳數(shù)據字段；
對校園信息進行提取分析并且歸納出網絡質量差的原因；
●項目內容：平常使用HiveQL進行數(shù)據查詢與開發(fā)，編寫shell腳本在服務器端批量提取查詢數(shù)據。對校園感知部分數(shù)據進行關鍵字段提取、整理，根據相關首屏延遲、網絡連接質量、基站覆蓋等相關情況進行分析。期間使用Pandas等工具對數(shù)據進行清洗，整合。最終完成校園質差數(shù)據分析報告。
2020.x -2020x 錘子簡歷信息技術有限公司 圖像組PD
●項目技術：Python、Tensorflow、Caffe、shell
●項目介紹：該項目為人臉識別組管理，使用當時的前言人臉識別模型Sphereface以及Arcface訓練出符合精度要求的模型并且提交參賽；
●項目內容：協(xié)助訓練模型，使用基于ResNet-10，20，50，的Sphereface訓練人臉識別模型，單模型精度達到99.99%；協(xié)助組內使用Arcface訓練模型并研究源代碼，通過調整Loss函數(shù)中的角度裕量進行三段式訓練，并總結經驗使訓練結果能夠復現(xiàn)論文結果；
2020.x -2020x 京東X事業(yè)部 AI研究院 算法工程師（實習）
●項目技術：Python、Tensorflow、Caffe、shell
●項目介紹：該項目為京東無人化事業(yè)部研發(fā)的無人售賣柜，使用視覺+重力的混合判別模型對用戶拿去的食物進行檢測，得出類別后在客戶關門后自動計費，項目使用目標檢測方法極大提升了收獲效率并節(jié)約了人力成本；
●項目內容：實習期間全程參與研發(fā)X無人售賣柜；
協(xié)助團隊采集商品圖像數(shù)據、整理為Pascal VOC格式文件；
運用Caffe，Tensorflow訓練小型化的SSD網絡進行目標檢測；
訓練基于多種分辨率數(shù)據的模型并在英偉達TX2上進行測試，反饋結果；
基于測試結果將SSD網絡進行改進以適應智能售賣柜的需求。
2020.x -2020x 中科院自動化所 圖像處理研究員
●項目技術：Python、OpenCV、Tensorflow
●項目介紹：該項目為中科院自動化所研發(fā)課題，目的是研發(fā)出能夠對通用證件進行OCR識別的工具。模型需要對旋轉有穩(wěn)定性，自適應地給出證件信息。完成對圖像的的定位以及OCR識別。
●項目內容：使用Python接口實現(xiàn)基于OpenCV對身份證號碼的截圖定位，使用tesserect開源OCR庫對截圖數(shù)字進行識別。之后因為復雜場景下識別精度不滿足要求，改用CTPN這一基于CNN+LSTM的混合模型對數(shù)據進行訓練，之后針對身份證、出生證明等證件進行OCR識別，滿足了項目精度要求。
項目經驗
2020.x -2020x 國家自然科技基金 研究生
● 項目名稱：深度學習分類腦電成像圖
● 項目介紹：此為學校課題組項目，由國家自然科技基金提供支持，目的是利用深度學習技術對腦電波檢測，以達到使用腦電波控制外部機械臂的目的，用于患者的患側康復訓練。在識別算法部分，需要對腦電波進行成像后使用CNN分類。
● 項目內容：改進VGGnet的網絡結構，對卷積核尺寸，max-pooling層進行修改，并加深網絡層，使改進后的網絡在BCI2000腦電數(shù)據集上得到了94，49%的分類精度；
● 項目成果：①完成論文一篇，投遞SCI一區(qū)期刊IEEE Access（同行評審中）；
②
該研究申請專利一項（初審通過）；
③完成軟件著作權一項（已授權）
自我評價
現(xiàn)研究生在讀，研究方向為深度學習技術識別EEG（腦電信號）。
研究方向有統(tǒng)計學背景，對算法鉆研能力較強。 熟悉Python、Tensorflow等深度學習工具，熟悉Linux系統(tǒng)的常規(guī)使用。
能閱讀英文paper并進行算法學習和復現(xiàn)。
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