•主修计算机视觉、深度学习等核心课程，连续三年获国家奖学金，参与国家智能传感器创新中心横向课题《工业缺陷智能识别系统》。
•作为主力队员参加全国大学生电子设计竞赛，开发基于FPGA的实时图像分割系统，在赛区总决赛获特等奖。
•主导实验室服务器集群管理，编写自动化训练脚本提升团队GPU利用率40%，获校级优秀学生干部称号。
北京智联视界科技有限公司 - 人工智能研究院专精特新企业
2016.07-2019.12
机器视觉算法工程师跨部门协作与敏捷开发算法工程化嵌入式部署优化
北京
•主导智慧医疗影像分析平台的视觉算法研发，完成CT扫描图像三维重建模块开发，通过多模态数据融合技术将病灶定位准确率提升至92%。
•针对工业设备老化导致的成像模糊问题，设计自适应去噪算法，使图像PSNR值提升3.7dB，设备误判率下降22%。
•带领5人小组完成算法模块化开发，建立持续集成流水线，使版本迭代周期缩短40%，获公司技术创新奖。
•与嵌入式团队协作优化算法推理流程，在NVIDIA Jetson AGX平台实现实时处理速度达45fps，满足产线毫秒级响应需求。
北京数智未来信息技术有限公司 - 机器视觉事业部国家规划布局内软件企业
2020.01-2023.05
高级机器视觉算法工程师模型压缩与边缘部署工业场景算法设计跨模态数据融合
北京
•作为核心研发参与智慧港口集装箱识别系统，设计恶劣天气下的目标跟踪算法，解决雨雾环境特征退化问题。
•提出轻量化注意力机制改进YOLOv5模型，在保持精度损失<1.2%前提下将推理速度提升60%，获国际机器视觉挑战赛二等奖。
•完成算法SDK封装与API接口设计，已集成至3家头部物流企业的调度系统，支撑日均2万+集装箱流转效率提升35%。
•建立算法效果评估体系，通过A/B测试框架验证模型迭代效果，指导团队完成12次重大版本升级。
•项目背景：为新能源电池制造商开发极片涂布缺陷在线检测系统，解决人工目检漏检率高达8%的行业痛点。
•项目职责：负责从数据采集到模型部署的全流程技术方案设计，重点攻克反光干扰下的微小裂纹识别难题。
•技术实现：构建包含12类缺陷的百万级数据集，设计多尺度特征融合网络，在FPGA加速卡上实现0.8ms/帧的推理速度。
•项目成果：系统投产后检测效率提升7倍，年度减少质量损失超2000万元，相关技术方案已申请3项发明专利。
•项目背景：面向规模化农场开发无人机航拍照的作物健康度评估系统，需应对光照变化与复杂背景干扰。
•项目职责：设计多光谱图像处理管线，重点突破小麦锈病早期识别精度瓶颈。
•技术实现：创新性引入时序注意力机制处理多期遥感影像，采用知识蒸馏技术将模型参数量压缩至原模型1/8。
•项目成果：系统在内蒙古3个示范基地部署，病害预警准确率89%，帮助农户减少农药使用量30%，获农业农村部科技成果二等奖。
专利与论文:
作为第一发明人持有4项机器视觉领域发明专利，包括《基于多任务学习的工业缺陷实时检测方法》（ZL202110456789.X）、《面向边缘设备的轻量化目标跟踪算法》（ZL202210789012.Y）。
在IEEE Transactions on Image Processing发表论文《Adaptive Multi-Scale Feature Fusion for Defect Detection》，被引120余次。
