ARAMAZING RESUME
牛敬业
智能感知算法工程师
188****4336niu****@***.com北京28男智能感知算法工程师在职北京25k-35k •主修模式识别、数字图像处理等核心课程,GPA 3.9/4.0,获国家奖学金
•主导校级创新项目《基于Transformer的工业缺陷检测》,在CVPR Workshop发表技术报告,方案被湖北省智能制造联盟采纳为行业标准参考
•担任校ACM竞赛教练,指导团队获中国大学生计算机设计大赛全国特等奖,设计算法模块使选手解题效率提升40%
•负责智慧城市视频分析系统的核心算法研发,针对夜间低照度场景设计多模态特征增强方案,使目标识别精度从 78% 提升至 89%,已服务 30 个省级交通管理平台
•带领 4 人团队完成算法模型轻量化设计,通过知识蒸馏与量化技术降低 45% 计算开销,在边缘设备上实现毫秒级响应,支撑日均 200 万路视频流处理
•主导与传感器厂商的硬件适配,优化算法在红外热成像设备中的部署流程,解决温度漂移导致的误检问题,使设备在极端环境下的稳定性提升 35%
宁德时代新能源科技 - 智能制造研究院制造业智能化
2021.01-至今
•主导智慧工厂视觉质检系统开发,构建基于点云与RGB融合的缺陷检测模型,在精密零件表面裂纹识别中达到 94% 准确率,已应用于汽车零部件生产线
•设计动态数据标注系统,通过主动学习策略将人工标注量减少 60%,同时保持模型在长尾场景中的泛化能力,支撑产线 7×24 小时连续运行
•搭建算法性能监控体系,通过时序异常检测技术实时定位模型退化问题,将系统故障响应时间从小时级压缩至分钟级,保障产线零停机目标
•项目背景:针对基层医院影像科医生短缺问题,开发肺部结节智能筛查系统
•项目职责:设计多阶段级联检测框架,负责医学影像预处理与模型训练流程优化
•技术实现:采用3D CNN结合注意力机制提取结节特征,通过生成对抗网络扩充罕见病例数据集,解决标注样本不足问题
•项目成果:在省级三甲医院临床试验中,系统漏诊率降低至0.8%,辅助诊断效率提升3倍,获国家医疗器械创新专项资助
•项目背景:为新能源汽车开发多传感器融合感知方案,实现复杂城市场景下的障碍物检测
•项目职责:设计激光雷达与摄像头数据融合算法,优化运动目标轨迹预测模型
•技术实现:提出基于时序Transformer的预测框架,结合卡尔曼滤波修正轨迹抖动,在高速场景下将预测误差控制在50cm以内
•项目成果:系统通过ISO 26262功能安全认证,支撑量产车型L2+级自动驾驶功能落地
对智能感知技术充满热情,擅长将抽象算法转化为可落地的工程方案。具备严谨的算法验证习惯和跨学科协作能力,习惯通过数据驱动验证假设,对模型效率与业务场景的适配性保持高度敏感。熟悉计算机视觉与传感器融合领域,能独立设计算法链路并推动产研协同,致力于用技术解决现实世界的感知难题。
技术专利:
拥有《基于多模态融合的智能缺陷检测方法》发明专利(专利号:ZL202210XXXXX.X),该技术已应用于动力电池产线,使缺陷检出率提升22%
开源贡献:
在GitHub维护工业视觉算法工具包,累计Star 3.2k,被10余家制造企业集成至生产系统