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专业技能
精通机器学习、深度学习算法,熟悉计算机视觉领域,熟练掌握TensorFlow、Keras、PyTorch等深度学习框架,具备模型部署与优化经验。擅长数据预处理与特征工程,具备独立完成模型训练与调优能力,熟悉TensorRT、LibTorch等推理加速工具。具备良好的逻辑思维和问题分析能力,英语流利。
工作履历(脱敏处理)
专注计算机视觉算法研发,主导产线垃圾识别系统开发,完成数据清洗、特征提取、模型训练与部署全流程。设计基于YOLOv5的目标检测框架,通过数据增强和迁移学习提升模型泛化能力,优化模型结构使准确率提升3个百分点。具备模型压缩与加速经验,使用TensorRT实现推理性能提升40%。熟悉分布式训练框架,可处理百万级数据集。擅长将算法成果转化为实际业务价值,具备跨团队协作与技术方案落地能力。
项目经验(脱敏处理)
产线垃圾识别系统开发:基于工业场景垃圾数据集,完成数据清洗与标注,构建目标检测模型。针对小样本问题,采用迁移学习策略,基于YOLOv5框架进行模型架构优化,通过多尺度特征融合和注意力机制提升模型性能。完成模型量化与部署,使用TensorRT实现推理速度提升40%,最终在新架构下使目标检测准确率较基准模型提升3个百分点,成功应用于产线自动化分拣系统。
驻场外包优势
服从性高
严格遵守甲方管理制度
技术扎实
2年项目实战经验
可长期驻场
接受异地项目外派
快速响应
24小时内可到岗
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