985名校专属：计算机视觉工程师（CV）热门简历模板
本模板专为985高校计算机视觉（CV）方向的优秀毕业生及求职者设计。模板结构清晰，重点突出项目经验、算法能力和科研成果，旨在帮助求职者高效展示自身在图像处理、机器学习、深度学习等领域的专业技能和实践经验，助力斩获心仪的计算机视觉工程师职位。
模板亮点
- 针对性强调项目经验与算法能力
- 优化排版突出专业技能和科研成果
- 适配985名校毕业生求职需求
- 突出深度学习框架与工具掌握
- 简洁专业，易于HR快速筛选
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适用人群
本模板特别适合计算机视觉工程师岗位的求职者使用，具备应届生/1-3年经验工作经验的专业人士， 通过热门风格的设计，帮助您在AI人工智能 行业中脱颖而出，展现专业形象和核心竞争力。
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简历攻略
专业指导，提升简历质量
模板内容
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个人总结
计算机视觉领域985硕士，具备扎实的机器学习、深度学习及图像处理理论基础。精通Python与C++编程，熟练掌握PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架。拥有丰富的计算机视觉项目研发经验，包括目标检测、图像分割、三维重建等，致力于通过创新技术解决实际问题，追求卓越的算法性能和部署效率。
工作经历
算法工程师（计算机视觉方向）
百度（实习）
- 深度参与自动驾驶感知算法研发，负责多模态传感器融合（相机+激光雷达）的目标检测与跟踪算法优化。
- 基于Transformer架构改进现有模型，使模型在COCO数据集上的mAP提升3.5%，同时推理速度优化15%。
- 设计并实现了数据增强策略和自监督学习模块，有效提升了模型在长尾分布数据上的泛化能力，实车测试误检率降低XX%。
- 负责算法部署与优化，将训练好的模型集成至TensorRT，部署到车载计算平台，边缘端推理效率提升20%。
- 撰写技术文档和实验报告，与其他团队成员紧密协作，确保项目按时交付。
项目经历
基于深度学习的三维人体重建系统
清华大学（硕士毕业设计）
- 项目背景：针对单目图像三维人体重建精度低、泛化性差的问题，旨在开发一个高精度、鲁棒性强的三维人体重建系统。
- 个人角色：项目负责人，负责整体算法设计、模型训练、数据处理及系统集成。
- 关键技术：采用SMPL模型作为人体先验，结合Transformer编码器提取图像特征，并设计多尺度融合模块提升重建细节。
- 成果：在Human3.6M数据集上，重建精度（PA-MPJPE）达到XXmm，优于同类主流算法5%；实现了在NVIDIA RTX 3090上每帧重建时间小于50ms，满足实时性要求。
- 价值：该系统可应用于虚拟现实、运动分析、服装试穿等领域，具有较高的商业应用潜力。
基于GAN的医学图像超分辨率重建
北京大学（本科科研项目）
- 项目背景：解决低分辨率医学图像在诊断中细节缺失的问题，通过深度学习方法提升图像质量。
- 个人角色：核心算法开发人员，负责生成对抗网络（GAN）模型的搭建与优化。
- 关键技术：设计并实现了基于残差块和注意力机制的生成器网络，并引入感知损失和对抗损失进行训练。
- 成果：在公开的MRI图像数据集上，重建图像的峰值信噪比（PSNR）提升了2dB，结构相似性指数（SSIM）提升了0.05，显著改善了图像视觉质量。
- 价值：为临床诊断提供更清晰的医学图像，降低误诊率，提升医疗效率。
教育背景
清华大学
硕士 · 计算机科学与技术
北京大学
本科 · 软件工程
- 主修课程：机器学习、深度学习、计算机视觉、模式识别、图像处理、数值优化、分布式系统。
- 荣获校级优秀毕业生称号（2024年），连续两年获得一等学业奖学金。
- 积极参与学术研讨，在校期间发表SCI论文1篇，参与EI会议论文2篇。
- 主修课程：数据结构与算法、操作系统、计算机网络、面向对象程序设计、数据库系统。
- 荣获国家励志奖学金（2019年），校级三好学生（2020年）。
- 担任计算机学院学生会技术部部长，组织并参与多项技术交流活动。
技能专长
编程语言
Python · C++ · CUDA · MATLAB
深度学习框架
PyTorch · TensorFlow · Keras · ONNX
计算机视觉
目标检测 · 图像分割 · 三维重建 · 图像处理 · SLAM
机器学习
统计学习 · 模式识别 · 数据挖掘 · 模型优化
工具与平台
OpenCV · PCL · Git · Docker · Linux
证书资质
全国计算机等级考试三级（数据库技术）
教育部考试中心
掌握数据库系统基本原理和SQL语言应用。
TOEFL iBT
ETS
成绩105分，具备良好的英语听说读写能力。
获奖经历
校级优秀毕业生
清华大学
表彰在学术、科研和综合素质方面表现突出的毕业生。
一等学业奖学金
清华大学
连续两年获得，表彰学业成绩优异，综合表现突出。
国家励志奖学金
教育部
表彰品学兼优、家庭经济困难的优秀学生。
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