深度学习算法工程师简历范文

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个人信息

求职意向：全职

意向岗位：深度学习算法工程师

姓名：XXX

电话：XXX

邮箱：XXX

性别：男

出生年月：199X年X月

籍贯：广东广州

教育背景

时间：2018.9-2022.6

学校名称：XXX大学

专业名称：控制工程

学校描述：主修课程包括计算机视觉、凸优化、机器人学等，GPA 3.7/4.0，排名前10%。曾获得校级一等奖学金，并参与多项与人工智能相关的课题研究。在校期间担任学生会科技部部长，组织过多次技术讲座和编程竞赛，获得“优秀学生干部”称号。

时间：2022.4-2022.6

学校名称：XXX大学

专业名称：自动化

学校描述：主修课程包括信号与系统、算法与数据结构等，GPA 3.5/4.0，排名前15%。积极参与校内科技创新项目，曾带领团队完成基于机器学习的智能小车设计，获校级创新大赛二等奖。

工作经验

2019.3-2019.5

公司名称：XXX有限公司

公司性质：科技型中小企业

所属行业：人工智能与大数据

担任职位：软件工程师

工作描述：负责OA系统的后台开发工作，使用Java语言进行模块化开发，参与需求分析、代码编写与测试调试，协助前端同事完成页面交互功能的对接。

工作成果：在项目周期内完成核心模块的开发，提升系统运行效率约20%，并优化了数据库查询逻辑，降低服务器负载。

2019.6-2019.9

公司名称：XXX有限公司

公司性质：科技型中小企业

所属行业：人工智能与大数据

担任职位：算法工程师

工作描述：负责机器视觉相关的研发工作，主要涉及图像处理算法（如边缘检测、目标识别）及经典机器学习算法（如SVM、KNN）的应用与优化，参与图像分类与检测模型的训练与部署。

工作成果：成功实现图像分类准确率提升至92%，并提出一种改进的特征提取方法，使模型推理速度提高15%。

2019.11-至今

公司名称：XXX有限公司

公司性质：科技型上市公司

所属行业：人工智能与大数据

担任职位：技术研究员

工作描述：负责人脸识别相关的模型训练、模型压缩以及部分SDK移植工作，使用TensorFlow、PyTorch等框架进行模型优化与部署，参与多个实际项目的算法落地。

工作成果：设计并实现轻量化人脸识别模型，模型大小减少40%，推理速度提升30%，并在实际项目中部署应用，提升了系统性能与用户体验。

项目经验

项目名称：基于深度学习的人脸识别系统

项目描述：该项目旨在开发一个高效、准确的人脸识别系统，用于门禁控制与身份验证场景。项目采用ResNet、MobileNet等主流网络结构，结合数据增强与迁移学习技术进行模型训练与优化。

项目成果：最终实现识别准确率达到98.5%，模型部署在嵌入式设备上，响应时间小于50ms，具备良好的实时性与稳定性，已在多个项目中成功应用。

专业技能

• 熟练掌握Python、C++、Java等编程语言，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架；

• 熟悉图像处理、目标检测、图像分类等计算机视觉任务，具有丰富的模型训练与优化经验；

• 具备较强的算法设计与实现能力，能够独立完成从算法设计到工程落地的全流程；

• 熟悉机器学习与深度学习的基本原理，了解常见的模型压缩与加速技术（如剪枝、量化、蒸馏等）；

• 具备良好的数据分析能力，能使用Pandas、NumPy等工具进行数据预处理与分析；

• 熟悉Linux系统操作，具备一定的工程部署与调试经验；

• 英语良好，能阅读英文技术文档与论文。

自我评价

我是一名热爱深度学习与人工智能的工程师，具备扎实的数学基础和良好的编程能力。在工作中注重细节，追求技术的严谨与实用。擅长团队协作与问题解决，具有较强的学习能力和责任心。希望能在贵公司发挥自身优势，为团队贡献价值。