深度学习工程师单页中文黄色简历模板

爱问深度学习工程师1999.08.24性别：女广东省，深圳市19925234790isharekefu@iask.cn高级驾驶yoo_skillfront技能列表CDMAyoo_skillfrontC4Dyoo_skillfrontUnity3Dyoo_skillfront教育经历爱问大学水声工程2013.9~2017.6本科主修课程：声学原理与噪声控制、水声学基础、振动理论及其在工程中的应用、信号处理、数学物理方程、振动和声学问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 计算、水下噪声学、近代试验技术、线性系统理论、最优估计理论与系统辨别、离散随机信号处理、声学原理、数字信号处理、噪声与振动控制技术基础、信号检测与估计理论。工作经历爱问科技有限公司深度学习工程师工作经历：2017.10~2020.3对于MTCNN算法针对本项目进行优化删除了人脸的特征点，减少模型的参数，提高模型的速度。由于Android摄像头返回的实时视频数据流是nv21格式，而最终用MTCNN模型进行人脸检测时需要bitmap，所以需要先要将数据转换为bitmap并且摄像头返回的数据速度较快，模型检测的速度可能跟不上。因此要在采集摄像头数据的时候还要控制好频率实现多种商品订单的出货，采用将订单商品进行自由度排序后，使用回溯算法实现商品的选取。采用MarsDaemon库实现进程长期运行，并采用消息推送的机制完成APP的每日重启，来保证APP长期运行。采用CMake的方式封装JNI接口，完成APP与硬件之间的交互。对广告图片和音视频通过消息推送的方式提醒应用自动下载，并在下载后做了本地缓存，通过系统闹钟轮询和消息推送的方式来查询是否有新的内容更新，来保证和服务器同步内容。爱问科技有限公司深度学习工程师工作经历：2020.4~至今AI算法原理学习和代码实现：学习并熟练掌握吴恩达的机器学习和深度学习两门课程完成课程内全部编程作业。熟练掌握以下算法原理及应用：线性回归，逻辑回归，SVM，KNN，朴素贝叶斯分类，决策树，GBDT，降维PCA，聚类K-means，DNN，CNN包括TCN、RNN包括GRU和LSTM、Attention机制、ResidualNetwork、Inceptionnetwork。熟练掌握以下内容的原理及应用：批归一化，激励函数，损失函数，后向传播，梯度下降及优化算法，SGD\mini-batchGD\batchGD，梯度消失和爆炸的原因及解决 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 ，训练参数调整，算法欠拟合/过拟合的诊断及解决，误差分析，算法评估指标，迁移学习。学习并掌握了图形目标检测算法的演进、经典算法、实际应用。了解R-CNN系列算法原理阅读YOLOv1\v2\v3算法论文且熟练掌握该系列算法原理阅读了SSD算法论文且掌握算法原理。调试运行了YOLOv1\v2算法的tensorflow代码使用了openCV一部分函数。熟悉用于图像分类的VGG\GoogLeNet\ResNet\Darknet-19网络结构和各自特征。使用python、numpy、scipy.optimize、matplotlib完成以下算法的实现、训练、测试：线性回归，多分类的逻辑回归，有两层hiddenlayer的DNNclassifier。基于tensorflow中的深度学习算法模型：LSTM、TCN、TCN+LSTM、TCN+LSTM+Attention，完成A股日线数据的量化多因子选股程序和交易回测程序。）研究了AI计算用芯片架构，包括NvidiaGPU、华为升腾芯片、寒武纪芯片、百度昆仑芯片、GoogleTPU芯片配合芯片使用的软件开发工具包。不同类型的AI计算用芯片性能比较研究了AI服务器结构、相关特性和参数。研究了与服务器虚拟化有关内容的原理:KVM、openstack、docker、k8s。研究了计算机视觉、智能语音、NLP在各行业中的应用场景，包括但不限于智能安防、自动驾驶、工业检测、智能家电、金融行业。）研究了AI在运营商网络中的具体应用场景，包括移动终端（AI推理模型）、无线接入网（使用AI算法替代或者增强空口物理层、高层算法。O-RAN中RIC（RadioIntelligentController）、Non-RIC）、核心网（NWDAF网元）、边缘计算网元（MEC:Multi-accessEdgeComputing）、承载网、运营和维护系统（智能化技术中台），无线AI技术进展，AI相关的 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 演进和商用化进程高通、英伟达、华为、中兴等厂商在运营商网络中已有的AI相关解决方案。）研究了运营商边缘计算网元MEC的标准演进、架构（标准参考架构和中兴、腾讯等厂商实际产品架构）和分层软件功能（包括硬件基础设施层、虚拟化层、网络及业务能力层（本地分流、无线网络信息服务、带宽管理服务、定位服务、NAT、TCPO等服务）、应用层、MEChost/systemlevelmanagement）、具体应用场景、关键技术（包括分流方案）、根据具体业务MEC在5G网络中多种部署方案、UPF+MEC与5G其他网元的信令交互流程。英伟达、华为、寒武纪、高通等推出的边缘计算芯片华为、中兴、浪潮、Dell等推出的边缘服务器。运营商MEC具体部署方案华为、中兴等设备商的MEC+行业应用解决方案（譬如中移动+华为+振华重工的智慧港口解决方案），互联网厂商的MEC+行业应用方案（譬如腾讯在MEC上部署的车路协同方案）。研究了5G核心网架构、主要信令流程、与UPF+MEC相关的 协议 离婚协议模板下载合伙人协议 下载渠道分销协议免费下载敬业协议下载授课协议下载 内容。研究了自动驾驶和车联网，包括但不限于影响自动驾驶商业化进程的因素、自动驾驶分级和演进路线、深度学习在自动驾驶算法（感知层、定位、决策规划层（全局路径规划、行为决策、运动规划）、执行层）中的应用、自动驾驶产品实现架构（云端/网络边缘端，车载端），多个厂商的车规级SoC芯片，3GPP车联网标准演进。分析了AI（如TCN、LSTM、NLP、知识图谱）在证券行业买方和卖方的具体应用场景，包括但不限于买方基金公司使用AI基础设施和算法开发量化交易模型，卖方券商搭建AI智能化投顾平台、智能化风控系统、智能化业务支持系统（投行业务场景中使用OCR+AI+RPA完成文档审核、财报核验工作）。自我评价算法工程师，参与了多个项目的开发：海量搜索引擎产品、社区关系链im软件，浏览器热销几款及其近期流行游戏攻略。至今已有7年图像处理工作经验，具备相应的焊接技术及产品 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 、调试等能力，对检测企业管培生也颇为熟悉。