算法工程师简历(优秀范例)
编辑:幻主简历 时间:2024-05-31 来源:幻主简历

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算法工程师简历(优秀范例)

算法工程师简历(优秀范例)

求职意向

求职类型:全职   

意向岗位: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

时间:20xx.9-20xx.6   
学校名称:幻主简历大学(1)   

专业名称:软件学院 软件工程   

学术成绩:在研究生入学考试中,专业课分数位列年级第三,展示了出色的学术能力和专业素养。
GPA及排名:GPA 3.8/4.0(专业前10%)

  • 学术奖学金:曾获得校级一等学术奖学金,以表彰在学术领域的卓越表现。

  • 校内活动和荣誉:积极参与学校组织的算法竞赛,并获得优异成绩。同时,在AI算法大赛中,与团队成员共同合作,荣获二等奖。

  • 研究经历:在多核系统与应用实验室期间,主攻深度学习、GAN/VAE等AI生成模型。目前有两篇关于音乐生成方向的论文正在投稿至CCF C类会议。



时间:20xx.9-20xx.7   
学校名称:幻主简历大学(2)   
专业名称:计算机科学与技术   
GPA及排名:GPA 3.7/4.0(专业前15%)
  • 学术奖学金:曾多次获得校级二等学术奖学金,以表彰在学业上的突出表现。

  • 校内活动和荣誉:积极参与基础算法竞赛,并取得良好成绩。同时,参与arm/51单片机开发板嵌入式项目,提升了自己的实践能力和团队协作能力。


项目经验

时间:20xx.9-20xx.11   
项目名称:幻主简历(4)项目案例   
项目角色:队长   
职责:初赛是个人参赛。复赛是三人队的队长,实际工作还是一个人完成。
项目介绍:给一段MP4格式的短视频以及与视频对应的英文文本,包含五个问题和问题的三个答案(多标签分类)。参赛者需对给定的短视频进行内容识别和分析,并回答每一个视频对应的问题
工作描述:这个赛题包含了CV、NLP、多模态融合等领域知识。模型可分为视频处理模块,语言处理模块,多模态融合模块和分类模块四部分。视频处理模块我们使用了双流框架,并且在光流特征,C3D特征,VGG特征, res特征等通过实验选取了最佳效果的组合:视频静态特征组合(resnet3d)和视频动态特征组合(I3D)。 使用glove,对问题进行词分割,然后再使用seq2seq转换为句子向量。 多模态融合部分,参考了一篇论文的一粗细力度注意力机制,从问题出现的词语和整个问句两个方面做attention,提取视频特征中的重点位置。 答案的词汇是有限的,提取答案词汇频率前1000,作1000分类。
最后还发现了赛题的bug:因为一个视频五个问题,有时一个问题的答案会出现在另一个问题的题干中,所以直接利用程序将问题中出现的关键词作为另一个问题的答案。这有效提高了成绩的分数,但是操作被判定是违规的。
成果:初赛总排名十五,复赛操作违规(原总排名十三,作废成绩总排名第二)。

校内实践

时间:20xx.3-20xx.7   
公司名称:幻主简历实习经验案例(1)   

职位名称:研究、开发   

实践内容:

  • 环境搭建与维护:负责基于Docker的项目环境搭建,撰写Dockerfile和docker-compose文件,确保work端和server端在Docker环境中的稳定运行和通信。

  • 医疗影像系统开发:参与AI医疗影像系统的开发工作,该系统实现医疗图片的共享、手工标记和AI智能分类功能。

  • 图像分类与数据增强:使用卷积神经网络(CNN)对白细胞图像进行分类,并利用生成对抗网络(GAN)对医疗数据集进行数据增强,以提高模型分类的准确率。

实践成果:

  • 成功搭建并维护了基于Docker的项目环境,实现了服务的一键创建和运行,提高了开发效率和系统的可移植性。

  • 在AI医疗影像系统中,实现了白细胞图像的准确分类,为医疗诊断提供了有力的辅助工具。

  • 通过利用GAN网络进行数据增强,显著提高了模型分类的准确率,为医疗影像的深度学习应用提供了更可靠的数据支持。在实习期间,我的工作得到了导师和团队成员的高度评价。

自我评价

乐观热爱生活,爱好广泛,大学篮球系比赛亚军,喜欢马拉松,唱K,五子棋,围棋少年组省一等奖(好吧有点久远),电子琴,最近沉迷尤克里里。
正直、负责、专注不服输。对于热爱的事业毫无保留的奋斗。抗压能力强,吃苦耐劳,有良好的适应能力。研究生阶段曾经为了参加比赛、赶论文实验,多周在实验室过夜。
具有较强的自学能力和独立思考能力,所做的单人项目,包括论文idea和实现大部分是自己独立完成。但同时又深知团队的重要性,有良好的合作,并肩作战能力。
能虚心认识自己的不足,并热衷且习惯去不断进化自己,克服困难完成挑战。

专业技能

熟练数据结构,C语言,常用基础算法,有基础算法竞赛经历;
熟悉java语言;熟悉linux开发环境;熟悉python语言;
有深度学习算法竞赛经验, 了解机器学习,CV,NLP,多模态融合的基础理论知识;
有keras,tensorflow,pytorch深度学习框架开发经验;
读研前有嵌入式开发经验,研究生主攻方向:深度学习, 研究AI生成器,重点研究GAN、VAE等常用AI生成模型,并实现音乐/图像生成、风格迁移、数据增强等实际应用。
在投两篇音乐生成方向的CCF-C类国外会议论文,有良好的独立科研能力和攻坚问题的能力;
有熟练阅读国外文献,并撰写英文论文的能力。

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