牛敬业

188****5875niu****@***.com北京30男图像识别高级算法工程师在职北京30k-40k

教育经历

浙江大学 - 硕士211双一流

2012.09-2015.06

人工智能

•主修《计算机视觉与模式识别》《深度学习理论》等核心课程，连续两年获专业奖学金，GPA 3.9/4.0

•担任实验室技术负责人，组织ACM竞赛团队获区域赛金奖，主导开发校园安防系统获校级创新实践一等奖

工作经历

阿里云 - 智能视觉事业部技术深耕产业落地

2015.07-2018.12

计算机视觉算法工程师模型压缩工业视觉跨部门协作

北京

•主导工业质检视觉系统的核心算法开发，针对金属表面缺陷检测场景优化YOLOv8模型，缺陷检出率提升至98.2%，处理速度提高35%

•带领4人技术小组完成多光谱图像分类模型迭代，在光伏组件检测场景中mAP达到96.5%，较旧版本提升8.3个百分点

•与产线团队联合设计视觉引导机器人系统，在3C电子行业落地应用，累计创造1200万设备效率提升价值

腾讯 - 医疗AI实验室生态协同技术突破

2019.01-2021.10

高级图像识别算法工程师跨模态学习医疗AI技术传承

北京

•重构医疗影像分析平台的算法架构，基于Transformer设计多任务学习框架，实现肺结节检测/CT分割/病理分析三模态融合，推理延迟降低40%

•建立算法工程师能力成长体系，设计12周培养计划，指导7名初级工程师完成3项技术攻关，其中3人独立负责核心模块开发

•推动与协和医院联合研发眼底影像分析系统，相关技术已申请5项发明专利，在糖尿病视网膜病变筛查中准确率达97.8%

项目经历

智慧工厂缺陷检测系统 - 算法架构师

2016.05-2017.10

阿里云

•项目背景：为新能源电池制造商构建表面缺陷检测方案，替代传统人工目检

•技术方案：创新设计多尺度特征金字塔网络，结合时序数据建模，开发轻量化部署方案

•项目成果：缺陷漏检率降至0.3%以下，处理速度达120张/秒，帮助客户减少70%质检人力成本

医疗影像多模态诊断平台 - 核心算法研发

2019.05-2020.12

腾讯

•项目背景：构建融合CT/MRI/病理切片的多模态疾病诊断系统

•技术方案：提出跨模态注意力机制，设计特征对齐与融合策略，开发端到端训练框架

•项目成果：在肺癌辅助诊断中达到96.7%准确率，较单模态方法提升12%，系统已部署至8家三甲医院

个人总结

专注计算机视觉领域7年，始终对图像理解技术保持深度痴迷，习惯从像素级细节中寻找优化空间。擅长将前沿论文快速转化为可落地的工程方案，在模型压缩与跨模态学习方向有独到见解。日常坚持阅读顶会论文并复现实验，代码风格追求极简高效。期待在智能视觉领域持续探索，用算法创造真实价值。

技能专长

跨模态学习（CLIP/DINOv2）

深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）

模型量化与压缩（INT8/FP16）

分布式训练（Horovod/DeepSpeed）

荣誉奖项

2021年阿里云技术创新先锋

2023年腾讯医疗AI卓越贡献奖

其他信息

技术社区建设:

创建《CV算法实战》技术博客，累计发布120篇深度文章，总阅读量突破50万次

组织北京AI Meetup技术沙龙，连续担任18期主讲嘉宾，吸引3000+开发者参与交流

开源项目贡献:

向OpenMMLab贡献医学影像分割模块，代码量1500+行，被合并为主分支核心组件

在GitHub发布轻量化目标检测工具包，获2000+星标，下载量超5万次，解决移动端部署痛点

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牛敬业

188****5875niu****@***.com北京30男图像识别高级算法工程师在职北京30k-40k

教育经历

浙江大学 - 硕士211双一流

2012.09-2015.06

人工智能

•主修《计算机视觉与模式识别》《深度学习理论》等核心课程，连续两年获专业奖学金，GPA 3.9/4.0

•担任实验室技术负责人，组织ACM竞赛团队获区域赛金奖，主导开发校园安防系统获校级创新实践一等奖

工作经历

阿里云 - 智能视觉事业部技术深耕产业落地

2015.07-2018.12

计算机视觉算法工程师模型压缩工业视觉跨部门协作

北京

•主导工业质检视觉系统的核心算法开发，针对金属表面缺陷检测场景优化YOLOv8模型，缺陷检出率提升至98.2%，处理速度提高35%

•带领4人技术小组完成多光谱图像分类模型迭代，在光伏组件检测场景中mAP达到96.5%，较旧版本提升8.3个百分点

•与产线团队联合设计视觉引导机器人系统，在3C电子行业落地应用，累计创造1200万设备效率提升价值

腾讯 - 医疗AI实验室生态协同技术突破

2019.01-2021.10

高级图像识别算法工程师跨模态学习医疗AI技术传承

北京

•重构医疗影像分析平台的算法架构，基于Transformer设计多任务学习框架，实现肺结节检测/CT分割/病理分析三模态融合，推理延迟降低40%

•建立算法工程师能力成长体系，设计12周培养计划，指导7名初级工程师完成3项技术攻关，其中3人独立负责核心模块开发

•推动与协和医院联合研发眼底影像分析系统，相关技术已申请5项发明专利，在糖尿病视网膜病变筛查中准确率达97.8%

项目经历

智慧工厂缺陷检测系统 - 算法架构师

2016.05-2017.10

阿里云

•项目背景：为新能源电池制造商构建表面缺陷检测方案，替代传统人工目检

•技术方案：创新设计多尺度特征金字塔网络，结合时序数据建模，开发轻量化部署方案

•项目成果：缺陷漏检率降至0.3%以下，处理速度达120张/秒，帮助客户减少70%质检人力成本

医疗影像多模态诊断平台 - 核心算法研发

2019.05-2020.12

腾讯

•项目背景：构建融合CT/MRI/病理切片的多模态疾病诊断系统

•技术方案：提出跨模态注意力机制，设计特征对齐与融合策略，开发端到端训练框架

•项目成果：在肺癌辅助诊断中达到96.7%准确率，较单模态方法提升12%，系统已部署至8家三甲医院

个人总结

技能专长

跨模态学习（CLIP/DINOv2）

深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）

模型量化与压缩（INT8/FP16）

分布式训练（Horovod/DeepSpeed）

荣誉奖项

2021年阿里云技术创新先锋

2023年腾讯医疗AI卓越贡献奖

其他信息

技术社区建设:

创建《CV算法实战》技术博客，累计发布120篇深度文章，总阅读量突破50万次

组织北京AI Meetup技术沙龙，连续担任18期主讲嘉宾，吸引3000+开发者参与交流

开源项目贡献:

向OpenMMLab贡献医学影像分割模块，代码量1500+行，被合并为主分支核心组件

在GitHub发布轻量化目标检测工具包，获2000+星标，下载量超5万次，解决移动端部署痛点

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