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牛敬业 计算机视觉算法研发工程师
139****8845 niu****@***.com 北京 30 男 计算机视觉算法研发工程师 在职 北京 30k-40k • 连续三年斩获校级一等奖学金，主干学科平均分突破 92 分，具备扎实的数学与编程基础。
• 加入智能机器人创新团队，主导“动态环境下的视觉 SLAM 系统优化”课题，设计基于特征点匹配与后端图优化的定位模块，提升复杂场景下的轨迹估计鲁棒性。
北京云图视界信息技术有限公司 - 机器视觉研发部 人工智能 机器视觉
2017.07-2020.12
计算机视觉算法工程师 图像识别算法 模型性能调优 视觉方案落地
北京
• 主导生产线表面缺陷检测算法的设计与迭代，基于改进的 YOLO 系列模型进行特征提取，针对微小划痕与色差等复杂场景优化损失函数，最终将检测精度从 85% 提升至 96%，有效降低了漏检率。
• 深入参与智慧零售门店客流量统计项目的视觉方案设计，利用多摄像头时空关联算法解决遮挡与重复计数问题，结合边缘计算设备实现低延迟推理，将统计误差控制在 5% 以内。
• 持续追踪 CV 领域前沿论文（如 CVPR、ICCV），将注意力机制与特征金字塔网络引入现有业务模型，通过模型剪枝与量化技术，在保持精度的前提下使推理速度提升 40%，显著降低了服务器算力成本。
北京智行科创科技有限公司 - 自动驾驶算法中心 自动驾驶 智慧交通
2021.01-至今
高级计算机视觉算法研发工程师 多模态感知融合 算法架构重构 技术梯队建设
北京
• 负责智能网联汽车前视感知系统的核心算法研发，针对夜间与恶劣天气场景设计多模态数据融合方案，结合激光雷达点云与摄像头图像，显著提升目标识别的鲁棒性，使复杂工况下的感知距离延长 30%。
• 统筹视觉算法团队的技术攻坚与人才培养，制定代码规范与模型评估标准，通过内部技术分享会定期传授前沿知识，成功指导 3 名初级工程师成长为能够独立负责模块的核心骨干。
• 联合清华大学计算机系开展联合实验室项目，聚焦于动态场景下的三维重建与语义分割算法研究，主导撰写并申请发明专利 2 项，相关成果已应用于公司新一代智能泊车系统中，增强了品牌技术壁垒。
智能仓储物流分拣机器人视觉导航系统 - 算法研发负责人
2018.03-2019.12
• 作为核心算法负责人，为大型电商仓储中心研发 AGV 搬运机器人的实时视觉导航与避障模块。
• 基于 SLAM 技术与深度相机构建高精度环境地图，设计改进的 CNN 架构用于识别货架标签与障碍物，实现厘米级定位精度。
• 针对高频动态环境优化算法推理流程，采用模型量化与 TensorRT 加速，在嵌入式平台上实现毫秒级响应，满足高速分拣作业需求。
• 系统部署后覆盖 3 个主要分拨中心，有效减少人工导航投入 60%，大幅提升了仓储物流的自动化水平与运营效率。
智慧医疗病理切片细胞自动计数与分类系统 - 算法工程师
2021.03-2022.06
• 此项目旨在协助病理医生快速筛查肿瘤细胞，为某三甲医院定制开发数字化病理辅助诊断系统。
• 设计了基于密集连接卷积网络（DenseNet）的细胞核分割与分类算法，结合数据增强技术扩充训练样本，有效解决了细胞重叠与染色不均问题。
• 通过优化特征提取瓶颈层与引入注意力机制，使细胞计数准确率达到 98.5%，分类 F1-Score 提升至 0.95，显著减轻了医生重复劳动强度。
• 项目成果已在临床试用中获得超过 500 份切片的验证，为医生诊断提供了可靠的第二参考意见，缩短了报告出具周期。
我是一名热衷于探索视觉世界底层逻辑的算法工程师。多年来沉浸于图像识别与深度学习技术，对模型从学术论文到工程落地的全过程充满好奇与执着。我具备扎实的数学功底与代码实现能力，追求算法的极致效率与鲁棒性。面对复杂视觉场景，我擅长从业务本质出发设计解决方案，既能独立攻坚核心算法难题，也能在团队协作中推动技术价值转化。期待在充满挑战的 AI 前沿领域，用技术之眼洞察万物，以持续学习驱动创新，为智能视觉系统的演进贡献一份坚实力量。
卷积神经网络架构设计与优化（ResNet, EfficientNet）
主流视觉任务算法实现（语义分割、实例分割、OCR）
模型压缩与边缘端部署（TensorRT, OpenVINO）
算法工程化与端侧落地:
深耕模型压缩领域，灵活运用通道剪枝与混合精度量化策略，借助 TensorRT 加速引擎，使主干网络模型体积缩减 60% 且推理速度提升 2 倍。
拥有跨硬件平台移植经验，曾将目标检测算法适配至 ARM 架构嵌入式设备，通过算子融合与内存优化，在低功耗约束下实现毫秒级实时响应。
