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专业技能
精通深度学习框架PyTorch，熟悉YOLOV5目标检测算法优化与部署；掌握计算机视觉核心算法（图像预处理、特征提取、图像增强等）；具备C语言嵌入式开发经验，熟悉Linux系统底层开发；精通Python编程语言及数据处理技术；熟悉RabbitMQ消息队列系统；掌握模型转换工具链及跨平台部署方案；熟悉人体姿态识别、目标跟踪等算法模型；具备深度学习模型优化与精度调校能力。
工作履历（脱敏处理）
专注于计算机视觉算法研发与工业场景应用，主导深度学习模型开发与优化，成功实现YOLOV5在工业检测场景的精度提升。具备完整的算法研发到部署落地能力，能够独立解决复杂技术难题。熟悉嵌入式系统开发，完成NVR设备的底层驱动调试与数据传输优化。擅长模型转换工具链开发，解决跨平台部署中的函数层兼容性问题。具备丰富的算法研发经验，能快速定位技术瓶颈并提出创新性解决方案。
项目经验（脱敏处理）
1. 构建工业视频分析系统，基于YOLOV5实现多目标检测与精度优化，采用数据增强和模型剪枝技术提升检测准确率；2. 开发嵌入式NVR设备的C语言驱动程序，完成硬件底层通信协议设计及数据传输优化；3. 搭建模型转换工具链，解决PyTorch模型在嵌入式平台的部署问题，实现模型权重文件与网络结构的兼容性适配；4. 集成人体姿态识别与目标跟踪算法，提升复杂场景下的检测鲁棒性；5. 设计分布式消息队列系统，通过RabbitMQ实现视频分析结果的高效传输与处理；6. 优化深度学习模型推理流程，通过模型量化技术降低计算资源消耗，提升系统实时性。
驻场外包优势
服从性高
严格遵守甲方管理制度
技术扎实
1年项目实战经验
可长期驻场
接受异地项目外派
快速响应
24小时内可到岗
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