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(xué) 控制科學(xué)與工程
主修課程：最優(yōu)化方法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，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(xué) 自動化
主修課程：數(shù)據(jù)信號處理，數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)，c語言程序設(shè)計，數(shù)字圖象處理，自動控制原理
工作經(jīng)驗
2020.x -2020x 錘子簡歷信息技術(shù)有限公司 大數(shù)據(jù)分析工程師
●項目技術(shù)：SQL、Hive、Python、Pandas、shell
●項目介紹：該項目為網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營部大數(shù)據(jù)開發(fā)中心管理，掌握中國電信公司4G無線網(wǎng)傳輸框架，了解各個節(jié)點(diǎn)回傳數(shù)據(jù)字段；
對校園信息進(jìn)行提取分析并且歸納出網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量差的原因；
●項目內(nèi)容：平常使用HiveQL進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢與開發(fā)，編寫shell腳本在服務(wù)器端批量提取查詢數(shù)據(jù)。對校園感知部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵字段提取、整理，根據(jù)相關(guān)首屏延遲、網(wǎng)絡(luò)連接質(zhì)量、基站覆蓋等相關(guān)情況進(jìn)行分析。期間使用Pandas等工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，整合。最終完成校園質(zhì)差數(shù)據(jù)分析報告。
2020.x -2020x 錘子簡歷信息技術(shù)有限公司 圖像組PD
●項目技術(shù)：Python、Tensorflow、Caffe、shell
●項目介紹：該項目為人臉識別組管理，使用當(dāng)時的前言人臉識別模型Sphereface以及Arcface訓(xùn)練出符合精度要求的模型并且提交參賽；
●項目內(nèi)容：協(xié)助訓(xùn)練模型，使用基于ResNet-10，20，50，的Sphereface訓(xùn)練人臉識別模型，單模型精度達(dá)到99.99%；協(xié)助組內(nèi)使用Arcface訓(xùn)練模型并研究源代碼，通過調(diào)整Loss函數(shù)中的角度裕量進(jìn)行三段式訓(xùn)練，并總結(jié)經(jīng)驗使訓(xùn)練結(jié)果能夠復(fù)現(xiàn)論文結(jié)果；
2020.x -2020x 京東X事業(yè)部 AI研究院 算法工程師（實習(xí)）
●項目技術(shù)：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(jìn)行檢測，得出類別后在客戶關(guān)門后自動計費(fèi)，項目使用目標(biāo)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(nèi)容：實習(xí)期間全程參與研發(fā)X無人售賣柜；
協(xié)助團(tuán)隊采集商品圖像數(shù)據(jù)、整理為Pascal VOC格式文件；
運(yùn)用Caffe，Tensorflow訓(xùn)練小型化的SSD網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行目標(biāo)檢測；
訓(xùn)練基于多種分辨率數(shù)據(jù)的模型并在英偉達(dá)TX2上進(jìn)行測試，反饋結(jié)果；
基于測試結(jié)果將SSD網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)以適應(yīng)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(shù)：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?qū)νㄓ米C件進(jìn)行OCR識別的工具。模型需要對旋轉(zhuǎn)有穩(wěn)定性，自適應(yīng)地給出證件信息。完成對圖像的的定位以及OCR識別。
●項目內(nèi)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(jìn)行識別。之后因為復(fù)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(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，之后針對身份證、出生證明等證件進(jìn)行OCR識別，滿足了項目精度要求。
項目經(jīng)驗
2020.x -2020x 國家自然科技基金 研究生
● 項目名稱：深度學(xué)習(xí)分類腦電成像圖
● 項目介紹：此為學(xué)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(xué)習(xí)技術(shù)對腦電波檢測，以達(dá)到使用腦電波控制外部機(jī)械臂的目的，用于患者的患側(cè)康復(fù)訓(xùn)練。在識別算法部分，需要對腦電波進(jìn)行成像后使用CNN分類。
● 項目內(nèi)容：改進(jìn)VGGnet的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，對卷積核尺寸，max-pooling層進(jìn)行修改，并加深網(wǎng)絡(luò)層，使改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)在BCI2000腦電數(shù)據(jù)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?fù)ㄟ^）；
③完成軟件著作權(quán)一項（已授權(quán)）
自我評價
現(xiàn)研究生在讀，研究方向為深度學(xué)習(xí)技術(shù)識別EEG（腦電信號）。
研究方向有統(tǒng)計學(xué)背景，對算法鉆研能力較強(qiáng)。 熟悉Python、Tensorflow等深度學(xué)習(xí)工具，熟悉Linux系統(tǒng)的常規(guī)使用。
能閱讀英文paper并進(jìn)行算法學(xué)習(xí)和復(fù)現(xiàn)。
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