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专业技能
精通Python编程语言，具备高效开发能力，熟练掌握PyTorch/TensorFlow深度学习框架，熟悉计算机视觉与自然语言处理技术栈。精通图像处理算法（OpenCV）、深度学习模型架构设计（CNN/RNN/Transformer）、目标检测（YOLO/RetinaNet）、语义分割（Unet/FPN）、NLP模型（BERT/Transformer）等技术。熟练使用Linux开发环境（Git/Vim）、数据处理工具（Pandas/Numpy）、模型优化技术（损失函数设计/超参数调优）。具备模型压缩、跨模态对齐等进阶能力，熟悉模型部署与性能优化。
工作履历（脱敏处理）
专注于计算机视觉与NLP算法研发，主导工业缺陷检测系统开发，实现烟盒/门板/密封环等产品的自动化检测，准确率提升30%以上。设计改进型Unet网络解决小样本语义分割难题，采用Focal Loss等优化策略提升模型鲁棒性。开发NLP工具API，实现文本摘要与实体识别功能，支持金融领域专业术语处理。深入研究Transformer架构，完成BERT模型的微调与优化，提升文本分类准确率。具备完整的算法开发到工程部署经验，熟悉模型压缩技术降低推理成本。
项目经验（脱敏处理）
1. 工业缺陷检测系统：基于改进型Unet网络实现密封环裂纹检测，采用Focal Loss优化小样本训练效果，准确率提升至98.5%。2. 多模态缺陷检测平台：融合无监督学习与监督学习方法，通过Cam热图可视化实现烟盒缺陷定位，结合OOD检测技术提升异常识别能力。3. 门板缺陷检测系统：基于RetinaNet框架实现划痕/压痕检测，通过特征金字塔结构提升小目标识别精度。4. 人群计数系统：采用改进CSRNet模型实现高密度场景下的人群密度估算，支持实时视频流处理。5. NLP工具链开发：构建文本摘要与实体识别API，支持金融领域专业术语处理，日均处理文本量达10万条。
驻场外包优势
服从性高
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技术扎实
5年项目实战经验
可长期驻场
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