小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注于深度学习与自动驾驶感知算法研究。熟练掌握PyTorch框架及Transformer架构,具备扎实的C++工程落地能力。在多目标跟踪与BEV感知领域有完整项目闭环经验,渴望在自动驾驶一线团队中将算法转化为实际生产力。

工作经历

自动驾驶感知算法实习生

小马智行

2025-06 - 2025-09
  • 参与基于Transformer的BEV(鸟瞰图)感知模型优化,针对城市复杂路口场景,引入时序融合模块,使车辆检测mAP提升4.2%。
  • 负责模型部署前的量化压缩工作,使用TensorRT对ResNet骨干网络进行INT8量化,在精度损失小于0.5%的前提下,推理延迟从45ms降低至28ms。
  • 协助构建自动化数据清洗管线,利用半监督学习筛选高价值难例样本,将模型训练收敛速度提升了15%。

项目经历

基于多模态融合的城市道路目标检测系统

校内实验室

2024-09 - 2025-01
  • 设计并实现了一套融合激光雷达点云与摄像头图像的3D检测算法,采用VoxelNet与YOLOv8双分支架构。
  • 针对远距离小目标漏检问题,提出自适应注意力机制,在KITTI数据集上 Pedestrian 类别的召回率提升8.5%。
  • 使用C++重构核心推理代码,通过内存池管理减少动态分配开销,系统FPS从18帧提升至32帧,满足实时性要求。

端到端自动驾驶策略模仿学习复现

个人研究

2025-02 - 2025-05
  • 复现TransFuser论文算法,基于PyTorch搭建端到端驾驶策略网络,输入RGB图像与GPS信息,直接输出控制指令。
  • 在CARLA仿真环境中进行大规模训练,累计行驶里程超500公里,成功处理无保护左转及行人避让等长尾场景。
  • 优化数据加载器(DataLoader)并发逻辑,将GPU利用率从65%稳定提升至92%,训练周期缩短约20小时。

教育背景

武汉理工大学

本科 · 计算机科学与技术

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · CUDA

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · ONNX

算法与模型

Transformer · CNN · PointNet · BEVFormer · YOLO系列

工具与平台

Linux · Git · Docker · TensorRT · CARLA仿真

技术类进阶2026/7/26

AI算法工程师简历范文(人工智能/自动驾驶校招)

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核心亮点

突出PyTorch与Transformer项目实战经验
展示深度学习框架在自动驾驶场景的应用
量化算法优化成果与模型性能提升指标

适用人群

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