BUSINESS · PEOPLE · CULTURENO. 006COVER PROFILE牛敬业
视觉感知算法工程师
常怀探索之心，以实干沉淀自身价值
138****1234niu****@***.com北京28男视觉感知算法工程师在职北京25k-35k THE NEW WORK ISSUE •主导视觉算法实验室日常运营，策划季度跨学科技术论坛并对接企业导师资源
•独立完成《实时系统》课程大作业，基于FPGA部署轻量化语义分割模型实现边缘端推理加速
•作为核心成员参与国际大学生物联网设计大赛，设计毫米波雷达与视觉融合的行人检测方案获亚太区金奖
视觉感知算法工程师医疗影像分析算法工程化团队技术赋能
北京
•负责医疗影像分析产品的视觉感知算法研发，主导肺结节检测算法优化，通过改进3D CNN架构，使检测灵敏度提升8%，在临床测试中显著减少漏诊率。
•带领团队开发医学图像分割算法，应用注意力机制增强病灶区域识别精度，在公共数据集上Dice系数提高12%，达到行业领先水平。
•与医疗设备团队紧密协作，针对移动诊断设备进行算法轻量化部署，采用知识蒸馏技术，精度损失控制在2%内，推理速度提升50%，成功落地于基层医院。
•参与自动驾驶感知模块开发，专注目标检测算法研究。优化YOLO系列模型，在复杂城市路况下，检测mAP提升10%，有效应对遮挡和动态目标挑战。
•改进语义分割网络，将道路、车辆等类别分割的mIoU从72%提升至80%，增强环境理解能力。
•构建自动化测试框架，覆盖多种天气和光照条件，推动算法迭代流程规范化。
•项目背景：为智慧园区提供人员行为实时分析，识别异常活动。
•设计并实现多目标跟踪算法，结合ReID技术，在园区场景中跟踪准确率提升至94%。
•优化模型在边缘设备部署，使用知识蒸馏，推理时间从400ms降至120ms。
•团队协作迭代，系统上线后提升园区安全管理效率40%。
•针对医疗影像中的病灶检测，开发基于Transformer的分割算法。
•在胸部X光数据集上，病灶检测AUC达到0.95。
•与医生合作完成临床验证，辅助诊断准确率提升25%。
对计算机视觉与深度学习的持续探索充满热情，热衷于将算法从实验室推向实际应用。注重代码质量和模型效率，习惯在研发中不断优化迭代。具备扎实的深度学习基础和丰富的算法实践经验，擅长根据业务场景选择合适的技术方案。有带领团队攻克技术难题的经历，享受将复杂算法转化为可用产品的成就感。
技术社区运营:
在GitHub维护计算机视觉工具库，贡献多模态特征对齐算法模块，累计获2000+星标且被3家企业技术团队采用
