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专业技能
精通机器学习算法模型（线性回归、KNN、SVM、K-means、随机森林、XGBOOST、GBDT等），掌握深度学习框架TensorFlow及多GPU部署、迁移学习等技术。熟悉计算机视觉核心算法（RCNN、FasterRCNN、SSD、YOLO等），精通OpenCV图像处理库。具备特征工程能力，涵盖数据清洗、特征提取、模型评估等全流程。熟练使用Numpy、Pandas、Matplotlib等Python数据处理工具，掌握CUDA/OpenCL并行计算技术。熟悉MTCNN、FaceNet人脸识别框架，了解3D检测与重建技术。具备C++/Python双开发能力，熟悉QT、Thinter界面开发，掌握OpenGL/DirectX图形库及Vulkan新型图形API。
工作履历（脱敏处理）
作为核心算法工程师参与某智慧城市交通项目，负责路面实时车辆通行状况分析系统开发。主导车型识别、车牌识别、行人检测等核心模块算法选型与实现，采用SSD目标检测网络结合TensorFlow框架完成模型训练与优化，通过数据增强和模型调参将检测误差率控制在4%以下。设计多GPU分布式训练方案提升模型收敛速度，开发视频数据处理流水线实现实时交通事件识别，系统支持异常行为自动报警及视频索引查询功能，有效提升交通管理效率。
项目经验（脱敏处理）
某智慧城市交通项目：开发智能交通态势分析系统，实现车辆通行状态实时监测。采用SSD目标检测网络作为核心算法，基于TensorFlow框架完成多GPU分布式训练与模型优化。针对复杂路况设计数据增强策略，通过特征工程提升模型泛化能力。系统实现车辆违停检测误差率4%、逆行检测误差率<3%、行人检测误差率4%等关键指标，支持交通事件自动报警及视频索引查询功能。创新性采用轨迹跟踪算法保留证据，实现非现场执法，有效降低人工巡查成本。
驻场外包优势
服从性高
严格遵守甲方管理制度
技术扎实
2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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