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計算機專業(yè)簡歷范文
(計算機專業(yè)簡歷)一份專業(yè)且吸引人的簡歷,不僅能夠全面展示你的技術(shù)實力和項目經(jīng)驗,更是獲得心儀職位的敲門磚。那么,如何撰寫一份令人印象深刻的計算機專業(yè)簡歷呢?簡歷應(yīng)該突出哪些關(guān)鍵信息?
以下是錘子簡歷 網(wǎng)整理的計算機專業(yè)簡歷怎么寫范文?,歡迎大家閱讀收藏!
求職意向
求職類型:全職
意向崗位:計算機視覺算法
意向城市:廣東廣州
薪資要求:面議
求職狀態(tài):隨時到崗
教育背景
時間:201X.9-201X.6
學(xué)校名稱:錘子簡歷 大學(xué)(1)
專業(yè)名稱:電子信息工程
學(xué)校描述: 在校期間,專業(yè)成績第一,實驗室3年學(xué)習(xí)經(jīng)歷,參與國家級大學(xué)生創(chuàng)新項目,OpenCV車牌識別項目和基于物聯(lián)網(wǎng)ZigBee傳感網(wǎng)絡(luò)項目。獲得過電子設(shè)計大賽一等獎。
工作經(jīng)驗
時間:201X.3-201X.5
公司名稱:錘子簡歷 工作經(jīng)驗案例(1)
職位名稱:視覺算法工程師
工作內(nèi)容與成果
負責(zé)AI ISP項目的圖像增強研究,通過深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化了攝像頭采集的圖像質(zhì)量,顯著提升了圖像的視覺效果。
成功設(shè)計并實現(xiàn)了一個完整的ISP pipeline流程,包括圖像增強模型的研發(fā).前沿論文方法的復(fù)現(xiàn)與應(yīng)用,以及對圖像屬性的精細調(diào)整,如局部亮度和色調(diào)的優(yōu)化。
在Jetson平臺上完成了模型的量化工作,通過算力和精度的綜合評估,確保了模型在實際應(yīng)用中的高效性和準(zhǔn)確性。
時間:201X.7-201X.1
公司名稱:錘子簡歷 工作經(jīng)驗案例(2)
職位名稱:圖像算法工程師
負責(zé)目標(biāo)檢測YOLO和分類模型,根據(jù)業(yè)務(wù)需求訓(xùn)練及評估精度,達到延時要求,推進項目落地等工作。
工作內(nèi)容與成果
主導(dǎo)了目標(biāo)檢測YOLO和分類模型的開發(fā)與訓(xùn)練工作,根據(jù)業(yè)務(wù)需求精確調(diào)整模型以達到最優(yōu)的精度和延時平衡。
通過使用ShuffleNet和MobileNet等輕量級模型結(jié)構(gòu),成功優(yōu)化了模型的推理速度,滿足了實時性的要求。
利用TensorRT和CUDA技術(shù)進行了模型的部署.量化和混合精度開發(fā),進一步提高了模型的推理效率和性能。
時間:201X.4-201X.6
公司名稱:錘子簡歷 工作經(jīng)驗案例(3)
職位名稱:圖像算法工程師
負責(zé)OCR算法方向研究,開發(fā)了文字檢測識別算法和服務(wù)端部署,推進項目及對接業(yè)務(wù),實現(xiàn)項目落地等工作。
工作內(nèi)容與成果
負責(zé)OCR算法的研發(fā)工作,成功開發(fā)了文字檢測與識別算法,并實現(xiàn)了服務(wù)端的部署與業(yè)務(wù)對接。
通過采用EAST+CRNN+CTC算法模型,實現(xiàn)了高效的文字檢測與識別功能,滿足了客戶的實際需求。
持續(xù)跟蹤OCR領(lǐng)域的前沿算法,通過不斷優(yōu)化模型提高了識別的準(zhǔn)確率,并在云端成功部署了相關(guān)模型以提供實時響應(yīng)服務(wù)。
時間:201X.10-201X.4
公司名稱:錘子簡歷 工作經(jīng)驗案例(4)
職位名稱:DSP工程師
負責(zé)AI視頻會議產(chǎn)品中人臉目標(biāo)檢測,在x86和海思平臺部署應(yīng)用,跟進MCU平臺和
AI終端產(chǎn)品開發(fā)及維護。
工作內(nèi)容與成果
在AI視頻會議產(chǎn)品中負責(zé)人臉目標(biāo)檢測算法的研發(fā)與部署工作,成功在x86和海思平臺上實現(xiàn)了應(yīng)用。
使用FaceR-CNN和siamese網(wǎng)絡(luò)進行了人臉檢測和分類模型的訓(xùn)練與開發(fā)工作,取得了良好的效果。
在多個平臺上進行了性能測試與優(yōu)化工作,確保了算法在實際應(yīng)用中的穩(wěn)定性和高效性。
項目經(jīng)驗
時間:201X.3-201X.5
項目名稱:錘子簡歷 (1)項目案例
項目角色:
項目使用AI算法來代替?zhèn)鹘y(tǒng)ISP處理,使用低端鏡頭模組就能實現(xiàn)更好的去噪,更豐富的亮度和色調(diào)顯示。本人主要負責(zé)圖像增強方面的研究,局部亮度和色調(diào)調(diào)節(jié)。
職責(zé):
1、圖像增強方面研究,分析問題和提取方法,數(shù)據(jù)集RAW to RGB dataset,采用監(jiān)督學(xué)習(xí)方式訓(xùn)練pixel to pixel,調(diào)節(jié)圖像屬性,如局部亮度和色調(diào)調(diào)整。
2、Jetson平臺算力和精度評估,做壓縮和量化訓(xùn)練。
績效:
1、與華為手機P30對比,局部亮度調(diào)節(jié)明顯,色調(diào)更鮮艷,與單反采集圖像對比評估,統(tǒng)計PSNR/SSIM指標(biāo)。
時間:201X.7-201X.1
項目名稱:錘子簡歷 (2)項目案例
項目角色:
項目根據(jù)游戲場景訓(xùn)練目標(biāo)檢測YOLO和分類模型,保證精度和優(yōu)化延時。本人主要負責(zé)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和輕量級網(wǎng)絡(luò)方面研究,Tensor Cores性能挖掘。
職責(zé):
1、目標(biāo)檢測方面研究,關(guān)注實時性和延時方面,根據(jù)業(yè)務(wù)場景采集數(shù)據(jù)并訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。
2、輕量級網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計,ShuffleNet和MobileNet等模型結(jié)構(gòu)來優(yōu)化YOLOv3,量化模型和使用混合精度來提高推理速度。
績效:
1、目標(biāo)檢測和分類模型工程化算法落地,更低的運算量,更低延時2~3ms。
時間:201X.4-201X.6
項目名稱:錘子簡歷 (3)項目案例
項目角色:
項目對平臺用戶產(chǎn)生的圖片進行審核,包含OCR/QR code/NSFW等模塊,本人主要負責(zé)OCR文字檢測和識別方向研究,跟進前沿更高準(zhǔn)確率算法,實現(xiàn)算法并實施落地。
職責(zé):
1、負責(zé)OCR文字檢測和識別方向研究,采用端到端EAST+CRNN算法模型,開發(fā)訓(xùn)練模型,調(diào)節(jié)模型參數(shù),以及前沿論文方法嘗試優(yōu)化。
2、魔改EAST文字檢測模型訓(xùn)練,在天池驗證集上準(zhǔn)確率達到84.6%。文字識別采用
CRNN+CTC算法,中文書本字體準(zhǔn)確率達到98.2%。
3、文字檢測在GPU上性能優(yōu)化,nms采用底層cython和cuda加速。
4、實現(xiàn)flask web方案接口部署,TensorFlow Serving模型部署。
績效:
1、平臺注重垃圾圖片召回,做到召回率96%以上,準(zhǔn)確率90%以上。
2、后處理性能優(yōu)化,達到實時響應(yīng)要求。
時間:201X.9-201X.4
項目名稱:錘子簡歷 (4)項目案例
項目角色:
項目針對MCU和AI終端產(chǎn)品,包含F(xiàn)RCNN人臉檢測,HMS目標(biāo)跟蹤,CLS實現(xiàn)分類,分析會議簽到和參與人員。本人主要負責(zé)人臉檢測方法開發(fā),在x86和海思平臺上實現(xiàn)。
職責(zé):
1、負責(zé)人臉目標(biāo)檢測使用Face R-CNN框架開發(fā)訓(xùn)練,在x86和海思平臺上部署應(yīng)用。
2、人臉識別siamese網(wǎng)絡(luò)開發(fā)訓(xùn)練,及AI開放平臺應(yīng)用精度對比。
3、視頻實時圖像預(yù)處理,對接算法模塊,做到視頻低延時。
績效:
1、人臉檢測算法模塊對接了多個產(chǎn)品,推動項目開發(fā),投入生產(chǎn)化。
自我評價
對工作有極強的責(zé)任心,有獨立開發(fā)項目能力。注重項目推進,團隊協(xié)作和溝通,主動跟進項目。自學(xué)能力強,不斷提升完善知識結(jié)構(gòu)。能頂住壓力,突破既有框架做出改變,愿接受挑戰(zhàn)性的工作。
文/錘子簡歷
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