研究团队：雷达技术研究所、毛二可院士创新团队
研究方向：雷达高分辨一维距离像自动目标识别。
求职类型：全职
意向岗位：目标识别算法工程师
意向城市：广东广州
薪资要求：面议
求职状态：随时到岗
在竞争激烈的算法工程师岗位中，一份出色的简历至关重要。为此，我们整理了1篇目标识别算法工程师提供撰写简历的参考，助大家充分展示专业技能与项目经验，脱颖而出。
目标识别算法工程师简历：
求职意向
求职类型：全职
意向岗位：目标识别算法工程师
意向城市：广东广州
薪资要求：面议
求职状态：随时到岗
教育背景
项目经验
时间：20xx.2-至今
项目名称：幻主简历项目1
项目角色：负责人
工作内容：基于Tensorflow框架，搭建了基于堆栈自动编码器(AE)的目标识别模型，并对模型进行优化，提升其噪声鲁棒性。
工作成果：相比该领域传统方法，模型在实测数据集中取得了95%以上的识别准确率，提高了10%的性能。
时间：20xx.4-20xx.5
项目名称：幻主简历项目2
项目角色：负责人
工作内容：负责目标检测、关联分割以及类型判别的工作。根据检测结果在方位向和距离像上进行关联并截取目标所在区域的HRRP序列、记录目标所在位置。对截取的HRRP进行特征提取，联合多帧HRRP的特征进行目标类型判断。
工作成果：成功实现了目标检测与类型判别的自动化处理流程，提高了处理效率。
时间：20xx.11-20xx.1
项目名称：幻主简历项目3
项目角色：负责人
工作内容：负责库内人像样本采集、样本扩增以及标签标注。图像数据预处理，对人像样本进行人脸检测并截取样本人脸。对样本脸进行特征提取以及训练分类器。通过调用电脑摄像头实现实时检测与识别系统。
工作成果：成功构建了包含10000个人像样本的数据库，并实现了实时检测与识别系统，识别准确率达到98%。
时间：20xx.11-20xx.12
项目名称：幻主简历项目4
项目角色：负责人
工作内容：主要负责MNIST数据集扩增，CNN网络搭建与训练的工作。基于Pytorch框架，搭建并训练了卷积神经网络lenet-5模型。
工作成果：训练得到的模型在MNIST数据集上达到了99.4%的正确率，在kaggle网站总排名中位列前15%（500/3200）。
实习经验
主要负责雷达高分辨一维距离像数据处理以及目标识别算法的研究。
工作内容：主要负责雷达高分辨一维距离像数据处理以及目标识别算法的研究。
工作成果：在实习期间，参与了多个雷达目标识别项目，成功提高了算法的识别准确率和鲁棒性，为公司的产品研发做出了重要贡献。
自我评价
技能特长
熟练掌握雷达自动目标识别的基本原理与方法。
熟练掌握Python编程，掌握分类、聚类、回归等机器学习算法原理，并能熟练地使用机器学习算法库sklearn将算法应用到实际场景中。
熟悉C++和基本的算法与数据结构，并能快速编程实现。
熟练掌握CNN、AE、GAN等网络结构，并能使用Tensorflow、Pytorch等深度学习框架搭建网络。
熟练掌握迁移学习方法，能够快速将已有模型应用到新任务中。
技能证书
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