•主导校ICPC团队斩获区域赛金奖，并参与Kaggle竞赛TOP1%项目；担任校技术社区AI方向讲师，设计并主讲10期算法实战课程。
•开源多模态图像分割工具SegFlow，GitHub积累1500+星标，被2所985高校用于课程实验设计。
机器视觉算法工程师端到端算法交付产线级部署边缘计算优化
北京
•- 负责半导体晶圆缺陷检测算法开发，建立从数据采集到模型部署的完整技术链路，实现检测精度提升20%。
•- 主导边缘计算设备适配方案，通过算子融合与量化压缩技术，使算法推理速度提升45%，能耗降低30%。
•- 组建5人跨职能团队，协同硬件工程师完成产线级部署，3个月内实现3条生产线的智能化升级。
•- 设计分布式训练框架，支持多GPU集群协同，将模型训练周期从2周压缩至5天。
云从科技 - 智慧城市解决方案部AI驱动社会服务升级
2019.01-2021.12
高级机器视觉算法专家多模态融合行业规范制定极端场景攻坚
北京
•- 主导智慧园区行为识别系统研发，构建时空特征融合网络，解决遮挡、光照突变等复杂场景下的行为分析难题。
•- 创新性提出轻量化注意力机制，在保持92%识别精度的前提下，将模型参数量压缩60%。
•- 建立行业首个多模态数据集，整合可见光、热成像、毫米波雷达数据，提升系统在极端天气下的鲁棒性。
•- 推动算法标准化流程建设，制定涵盖数据标注、模型评估等环节的12项技术规范，被集团采纳为行业标准。
•- 针对新能源电池制造场景，设计基于Transformer的缺陷分割模型，解决微小划痕检测难题。
•- 创新性引入自适应阈值分割算法，将检测精度从82%提升至96%，误报率降低至0.3%。
•- 与产线团队深度协作，实现视觉系统与MES系统联动，缺陷数据实时追溯至具体工序环节。
•- 项目落地后帮助客户减少30%原材料损耗，单线年节约成本约800万元。
•- 构建多尺度特征金字塔网络，实现远距离集装箱编号识别与破损检测，准确率突破97%。
•- 设计动态ROI选择策略，在4K分辨率视频流中精准定位目标区域，处理速度达200fps。
•- 结合气象传感器数据，开发抗雨雾干扰算法，保障系统在大雾天气下稳定运行。
•- 系统部署后使港口作业效率提升25%，获2022年物流行业数字化转型标杆案例奖。
技术专利:
持有《基于注意力机制的轻量化检测算法及移动端部署方案》等3项发明专利，聚焦模型压缩、实时推理优化及边缘设备适配。
