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深度学习工程师 简历模板

四年工业视觉深度学习经验,聚焦缺陷检测分割与 TensorRT 边缘部署;熟悉产线节拍与过杀漏检成本,能把指标转化为阈值与难例回流策略;与电气自动化同事协同完成相机标定复核与停线风险评估,并按客户节拍输出验收报告。

关于 深度学习工程师 简历模板

深度学习工程师 简历模板由猫头鹰简历精心设计,覆盖个人信息、教育经历、工作经历、项目经历、技能专长与自我评价等完整板块,适合深度学习、计算机视觉、算法工程师等岗位求职者使用。模板采用 ATS 友好的语义化结构,兼容主流简历解析与打印系统,支持在线免费编辑、AI 智能润色、一键导出 PDF,5 分钟即可完成一份精美专业的求职简历,帮助你在校招、社招、跳槽、海外求职等场景中脱颖而出。

适用场景

适用于深度学习、计算机视觉、算法工程师等岗位的求职投递,无论是应届生秋招春招、社招跳槽、校招实习,还是海外英文简历制作、猎头定向投递、求职面试携带,均可直接套用。

撰写建议

项目描述用 STAR 法量化成果,技术栈按熟练度分层;有开源贡献或线上项目的附 GitHub/链接;关键词对齐 JD,篇幅控制在 1-2 页以内,方便 ATS 快速识别。

毛头鹰

手机 139****5517
邮箱 cv.dl@163.com
工作年限 4年
出生日期 1996-08-30
性别

求职意向

期望职位深度学习工程师
期望薪资28K-42K
所在城市苏州

自我评价

四年工业质检与非结构化视觉经验,熟悉检测分割模型落地与边缘部署;能把产线节拍、误检漏检成本转化为阈值与样本策略,并与电气自动化同事协同验证;注重难例回流与复核闭环,降低过杀导致的停线损失;具备小样本增广与产线复现排障经验,能按工站环境调参。

工作经历

苏州某智能制造科技公司 深度学习工程师
2021.04-至今
部门视觉算法部

负责缺陷检测与定位模型迭代,维护产线样本回流与难例挖掘。 推动 TensorRT 部署与相机标定流水线,压缩单帧推理时延。 建立线上复核闭环,降低过杀导致的停线损失。

无锡某自动化设备公司 图像算法工程师
2019.07-2021.03
部门研发部

参与传统视觉方案向深度学习迁移,完成首批试点工站落地。

项目经验

钣金件划痕检测升级 负责人
2024.02-2024.09

高反光材质导致漏检,需要在节拍内稳定输出候选框。

职责
引入注意力模块与光照增强管线,细分难点类别。 设计在线难例回流与人工复核队列。 部署侧量化与校准,跟踪误检停线成本。
成果
漏检率下降到客户验收阈值内,停线次数减少。
多相机融合定位 核心开发
2023.05-2024.01

单视角遮挡导致定位偏差,需要几何融合与推理一致性。

职责
标定外参与同步采集,构建投影一致性校验。 融合策略在 DL 检测与几何规则间分配权重。 输出可视化调试面板辅助工艺调参。
成果
定位偏差均值下降,返工率降低。
边缘盒子模型裁剪 成员
2022.08-2023.04

产线侧算力有限,需要裁剪通道与蒸馏 student。

职责
通道剪枝与感知损失对齐,评估精度回退。 编写自动化回归集覆盖典型批次。 与硬件同事确认散热与功耗边界。
成果
单帧时延达标,年度硬件升级预算压缩。

教育经历

江南大学 模式识别与智能系统 · 硕士
2017.09-2020.06

研究方向为工业图像缺陷检测;发表中文期刊论文一篇。

技能

  • Python(熟练)
  • PyTorch
  • 检测/分割(YOLO 系)
  • OpenCV
  • TensorRT / ONNX
  • 数据增强与难例挖掘
  • CUDA 基础
  • Git / 实验管理

证书

工信部计算机视觉应用(高级)职业技能
2023-06

对齐工业视觉项目交付与验收沟通。

NVIDIA DLI 深度学习基础
2022-03

GPU 训练与推理性能调优入门。

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