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专业技能
精通C/C++与Python语言开发，具备Linux系统开发与调试能力。熟悉深度学习框架PyTorch/TensorFlow，掌握OpenCV图像处理库。擅长算法设计与优化，具备模型压缩、剪枝、量化等技术经验。熟悉YOLOv5/v7模型架构，具备目标检测、人脸检测、目标跟踪、人体姿态估计等算法开发能力。熟悉TensorRT部署优化，具备跨平台（Linux/Windows/PC/Jetson）模型部署经验。
工作履历（脱敏处理）
长期从事计算机视觉算法研发工作，主导多类目标检测算法优化项目。深度参与YOLOv5模型改进，通过注意力机制优化与损失函数重构提升模型精度，实现轻量化网络设计。完成多类车牌识别系统开发，基于CCPD2020数据集训练高精度模型，支持多种车牌类型识别。主导模型部署方案设计，完成TensorRT加速与跨平台（Linux/Windows/PC/Jetson）部署，构建完整算法工程化流程。
项目经验（脱敏处理）
1. 多目标检测算法优化：基于YOLOv5改进模型架构，集成注意力机制与自定义损失函数，通过模型剪枝与量化实现精度提升12%且推理速度提升35%。2. 车牌识别系统开发：构建多类车牌检测模型，支持蓝色/黄色/新能源等6类车牌识别，基于5000张图像训练集实现95.7%识别精度，提供完整训练流程与部署方案。3. 模型部署与优化：完成YOLOv5模型向TensorRT迁移，实现跨平台（Linux/Windows/PC/Jetson）部署，构建从PyTorch到ONNX再到TensorRT的完整转换链路，提升推理效率40%以上。4. 算法工程化实践：设计算法SDK开发框架，实现模型压缩、版本管理与部署监控，支撑复杂场景下的算法快速迭代与落地。
驻场外包优势
服从性高
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技术扎实
8年项目实战经验
可长期驻场
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