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深度學(xué)習(xí)圖像算法工程師求職簡(jiǎn)歷案例：

一句話介紹自己：夢(mèng)想每個(gè)人都有，但不是每個(gè)人都有勇氣去堅(jiān)信，我有!

基本信息：

年齡：28歲、性別：女、學(xué)歷：本科、電話：13800138000、郵箱：BD@100chui.com

求職意向：

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教育背景：

2014.09 - 2018.06 | 錘子簡(jiǎn)歷大學(xué) | 計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)

工作經(jīng)驗(yàn)：

2019年12月 - 至今 | 錘子簡(jiǎn)歷信息有限公司 | 深度學(xué)習(xí)圖像算法工程師

• • 訓(xùn)練模型并編寫腳本，實(shí)現(xiàn)從工作現(xiàn)場(chǎng)攝像頭采集的視頻中自動(dòng)擷取大量適合檢測(cè)的幀;
  • 進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)的預(yù)處理包括裁剪、增強(qiáng)、統(tǒng)一尺寸、歸一化等，進(jìn)行圖像標(biāo)注制成數(shù)據(jù)集; 
  • 構(gòu)建的目標(biāo)檢測(cè)與分割模型并使用深度學(xué)習(xí)等方法利用獲得的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，對(duì)工業(yè)圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)與實(shí)例分割，不僅實(shí)現(xiàn)自動(dòng)偵測(cè)視頻中含有目標(biāo)的頓，還能夠識(shí)別不同目標(biāo)的類別和位置以及顯示目標(biāo)所覆蓋的像素點(diǎn); 
  • 在兩種場(chǎng)景任務(wù)下分別實(shí)現(xiàn)不同目標(biāo)的識(shí)別定位與長(zhǎng)寬比統(tǒng)計(jì)和目標(biāo)跟蹤定位，滿足工業(yè)場(chǎng)景需求，實(shí)現(xiàn)智能自動(dòng)化檢測(cè);
  • 根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的特點(diǎn)利用模型檢測(cè)方法設(shè)計(jì)針對(duì)性的識(shí)別及跟蹤定位策略，使用opencv將檢測(cè)結(jié)果顯示在視頻流上，方便直觀;
    

2018年3月 - 2019年12月 | 錘子簡(jiǎn)歷科技有限公司 | 深度學(xué)習(xí)圖像算法工程師

• • 根據(jù)項(xiàng)目需求采用合適的深度模型和圖像處理方法完成項(xiàng)目任務(wù)，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行調(diào)優(yōu)以實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)要求;
  • 根據(jù)項(xiàng)目需求采集、制作相應(yīng)數(shù)據(jù)，以及對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像預(yù)處理，配合項(xiàng)目經(jīng)理和同事完成項(xiàng)目上線，通過數(shù)據(jù)挖掘、網(wǎng)頁爬蟲等方法進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理的研究; 
  • 負(fù)責(zé)公司圖形方面的項(xiàng)目任務(wù)，采用常用的深度學(xué)習(xí)模型諸如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖片進(jìn)行模式識(shí)別，人臉檢測(cè)。 對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行超參調(diào)優(yōu)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)要求; 
  • 研究國(guó)外深度學(xué)習(xí)論文，對(duì)能實(shí)用的算法進(jìn)行快速落地;配合項(xiàng)目經(jīng)理以及團(tuán)隊(duì)同事共同實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目，并撰寫報(bào)告文檔;

實(shí)習(xí)經(jīng)驗(yàn)：

項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：

2021年3月 - 2021年11月| 項(xiàng)目工程 | 深度學(xué)習(xí)圖像算法工程師

• • 項(xiàng)目描述：在卷取機(jī)卷取鋼材的過程中需要對(duì)鋼材的尾部位置進(jìn)行跟蹤從而通過調(diào)節(jié)卷取機(jī)旋轉(zhuǎn)速度將鋼卷尾部停止在指定位置，便于下一步工序運(yùn)行。鋼帶在卷取過程中需要判斷尾部形狀從而決定鋼帶的類型以及卷取的最佳位置，目前卷取機(jī)鋼帶尾部形狀分類以及位置識(shí)別都是采用人工方式，費(fèi)時(shí)費(fèi)力且容易出錯(cuò)，項(xiàng)目方案采用基于機(jī)器視覺的圖像識(shí)別、目標(biāo)追蹤等方法實(shí)現(xiàn)對(duì)帶鋼尾部形狀的自動(dòng)分類以及帶鋼尾部位置的實(shí)時(shí)跟蹤，可實(shí)現(xiàn)尾部識(shí)別以及跟蹤的自動(dòng)化并給出控制信號(hào)控制卷取機(jī)停止位置，極大減少人力成本。
  • 責(zé)任描述：開發(fā)代碼實(shí)現(xiàn)從原始視頻數(shù)據(jù)中自動(dòng)篩選符合算法應(yīng)用場(chǎng)景的頓;
  • 獲取圖像數(shù)據(jù)后的相關(guān)處理(清洗、標(biāo)注等)，并制作數(shù)據(jù)集; 
  • 設(shè)計(jì)并訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)卷取機(jī)帶鋼尾部的形狀分類; 
  • 設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)算法統(tǒng)計(jì)模型輸出分類及位置結(jié)果并計(jì)算尾部長(zhǎng)寬比;
    

自我評(píng)價(jià)：

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