算法工程师（计算机视觉/时序预测）简历模板 - 制造业硬科技校招专用
专为制造业与硬科技领域校招设计的算法工程师简历模板，重点突出计算机视觉与时序预测核心技能。模板结构清晰，完美展示深度学习、模型训练及Python编程能力，帮助应届生在智能制造、工业自动化等场景中脱颖而出，精准匹配技术型岗位需求。
模板亮点
- 突出计算机视觉与时序预测项目经历
- 优化深度学习与模型训练技能展示
- 适配制造业硬科技校招场景
- 强调Python编程与算法落地能力
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适用人群
本模板特别适合算法工程师（计算机视觉/时序预测）岗位的求职者使用，具备应届生工作经验的专业人士， 通过技术类风格的设计，帮助您在制造业/硬科技 行业中脱颖而出，展现专业形象和核心竞争力。
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模板内容
小柚
个人总结
华中科技大学计算机科学与技术硕士，主攻计算机视觉与时序预测算法。在制造业缺陷检测及设备寿命预测领域有扎实的项目落地经验。擅长将深度学习模型部署至边缘端，具备从数据清洗、模型训练到工程化落地的全链路能力。代码基础扎实，热衷于用算法解决硬科技场景下的实际痛点。
工作经历
算法实习生（视觉检测方向）
宁德时代
- 参与动力电池极片表面缺陷检测系统的迭代，针对传统算法拉低召回率的问题，引入改进型 YOLOv8 架构，通过增加小目标检测层，将微小划痕的检出率从 82% 提升至 94%。
- 负责产线视频流的实时预处理模块开发，利用 TensorRT 对模型进行量化加速，在 Jetson Xavier 边缘设备上将单帧推理耗时从 45ms 降低至 18ms，满足产线 30fps 的节拍要求。
- 构建包含 5 万张样本的缺陷数据集，设计半自动标注工具辅助人工校验，将数据清洗效率提升 40%，有效解决了样本长尾分布导致的模型过拟合问题。
预测算法实习生
汇川技术
- 基于设备传感器采集的振动与温度时序数据，搭建 LSTM-Attention 混合模型进行主轴轴承剩余寿命预测，在公开数据集上的 RMSE 指标优于基准模型 15%。
- 主导特征工程环节，提取时域统计量与频域小波包能量特征共 30 余维，利用 SHAP 值分析剔除冗余特征，使模型训练收敛速度提升 25%。
- 协助编写模型部署文档，将训练好的 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式并集成至公司内部预测平台，支持多设备并发推理。
项目经历
复杂光照下的零部件表面缺陷检测系统
华中科技大学实验室
- 针对工厂环境光照不均导致误检率高的问题，提出一种结合生成对抗网络（GAN）的数据增强策略，合成多种光照条件下的缺陷样本，扩充训练集 3 倍。
- 设计双流特征融合网络，分别提取全局纹理与局部边缘特征，在自建的金属零件缺陷测试集上 mAP 达到 91.5%，较单一骨干网络提升 6.2 个百分点。
- 独立完成后端 API 封装，使用 FastAPI 提供检测接口，支持前端实时上传图像并返回缺陷坐标与类别，系统响应时间控制在 200ms 以内。
基于多维时序数据的机床能耗预测
个人独立项目
- 收集某型号数控机床运行期间的电流、电压、转速等多维时序数据，利用滑动窗口法构建监督学习样本，解决长序列依赖问题。
- 对比 ARIMA、Prophet 及 Transformer 等多种模型效果，最终采用 Informer 架构捕捉长周期波动特征，将未来 24 小时的能耗预测误差（MAPE）控制在 4.5% 以内。
- 可视化展示预测结果与实际曲线，分析异常高能耗时段与加工参数的关联，为工艺优化提供数据支撑。
教育背景
华中科技大学
硕士 · 计算机科学与技术
武汉理工大学
本科 · 自动化
技能专长
编程语言
Python · C++ · SQL · Shell
深度学习框架
PyTorch · TensorFlow · ONNX · TensorRT
算法领域
计算机视觉 (CV) · 时序预测 · 目标检测 · 图像分割 · 异常检测
工具与库
OpenCV · Scikit-learn · Pandas · Git · Linux · Docker
证书资质
英语六级（CET-6）
教育部考试中心
NVIDIA DLI - 深度学习加速计算认证
NVIDIA
获奖经历
全国大学生机器人大赛 RoboMaster 一等奖
共青团中央
作为算法负责人，主导视觉自瞄与底盘运动控制算法开发，带领团队从 300 支队伍中脱颖而出。
研究生国家奖学金
教育部
表彰在科研创新及工程实践方面的优异表现，获奖比例前 2%。
Kaggle 工业缺陷检测挑战赛银牌
Kaggle
在全球 2000+ 参赛队伍中排名前 50，提出有效的伪标签策略提升模型泛化能力。
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