AMAZING RESUME
牛敬业
138****5678niu****@***.com北京30男计算机视觉高级算法工程师在职北京30k-50k •在专业课程中专注于视觉语义理解与生成式模型，GPA 3.7/4.0，多次获得学术奖学金。
•主导设计并实现开源视觉数据集标注工具，被社区广泛采用，培养了工程实践与协作能力。
•主导医疗影像分析算法开发，聚焦病灶检测与分割，提升诊断辅助系统精度。
•在工业质检项目中，优化目标检测模型，将缺陷识别准确率从88%提升至94%。
•协同产品与业务团队，将算法方案嵌入实际工作流，缩短交付周期。
•持续探索轻量化网络与边缘计算技术，推动模型在移动端的实时部署。
高级计算机视觉算法工程师模型压缩与加速多模态融合
北京
•负责智慧城市项目中交通流量分析系统，实现多目标跟踪与行为预测。
•通过模型蒸馏与量化技术，将推理速度提升35%，在保持96%准确率的同时降低资源消耗。
•构建可视化算法调试工具链，助力团队快速验证方案，提升迭代效率。
•与中科院合作推进视觉-语言联合建模研究，产出学术论文3篇，获批发明专利4项。
•项目背景：为制造业客户定制生产线质检方案，针对微小划痕与装配偏差进行实时检测。
•技术方案：融合Transformer架构与多尺度特征金字塔，引入自适应阈值策略提升小目标召回率。
•项目成果：在复杂光照条件下检测精度达97.5%，助力客户减少人工复检工作量30%，提升良品率。
•项目背景：面向三甲医院开发手术操作规范监测系统，识别器械使用与操作流程的合规性。
•技术方案：基于时序图卷积网络建模手术步骤依赖关系，结合注意力机制聚焦关键动作节点。
•项目成果：在临床测试中识别准确率达92%，有效辅助手术质量评估，获医院信息化团队采纳。
对视觉智能技术怀有持久热忱，享受从算法原理到工程落地的完整链路。习惯用代码验证每一个技术假设，追求模型鲁棒性与推理效率的平衡。在目标检测与多模态融合领域有扎实积累，同时关注边缘计算场景的轻量化方案。日常通过技术博客梳理实践心得，并积极参与开源社区贡献，相信技术价值在于解决实际产业痛点。
视觉Transformer架构（ViT、Swin Transformer） 学术合作:
作为核心成员加入中科院自动化所联合实验室，主导视觉-语言联合建模研究，产出学术论文3篇。
牵头校企合作项目「智能制造视觉质检平台」，设计端到端解决方案，获授权发明专利4项。
