普蕊斯2026秋招解读：医药生进CRO赛道值不值得投？
普蕊斯2026秋招已启动，截止12月17日。本文解析SMO行业本质、CRC岗位真实工作状态及投递建议，帮医药应届生判断是否适合进入CRO赛道。
小柚
13800138000|xiaoyou_dev@163.com|北京市
个人总结
电子科技大学计算机科学与技术硕士应届生，专注深度学习与计算机视觉方向。熟练掌握PyTorch框架及模型部署优化，在目标检测与图像分割领域有扎实的项目落地经验。具备优秀的算法工程化能力，期待在互联网或半导体行业发挥技术价值。
工作经历
AI 算法实习生
大疆创新
- 参与无人机避障系统的视觉感知模块优化，基于YOLOv8架构改进小目标检测头，在嵌入式端将推理耗时从45ms降低至28ms。
- 负责构建难例挖掘流程，通过自动化脚本清洗并标注了约1.2万张特定场景图像，使模型在复杂光照下的召回率提升了8%。
- 协助完成模型量化部署，使用TensorRT进行FP16精度转换，在保持精度损失小于1%的前提下，显存占用减少40%。
项目经历
基于多模态融合的工业缺陷检测系统
电子科技大学实验室
- 针对半导体晶圆表面微小划痕检测难题，设计了一种结合CNN与Transformer的多模态融合网络，有效提取局部纹理与全局上下文特征。
- 引入注意力机制优化特征金字塔结构，解决了传统方法在极小缺陷（<10像素）上漏检率高的问题，最终mAP达到94.5%。
- 独立负责数据增强策略的制定，利用GAN生成合成缺陷样本，将训练数据集扩充3倍，显著提升了模型的泛化能力。
轻量化实时人脸关键点检测算法
个人研究项目
- 复现并改进MobileNetV3 backbone，引入深度可分离卷积与通道剪枝技术，将模型参数量压缩至1.5M，适合移动端部署。
- 设计自适应损失函数，平衡不同难度关键点的回归误差，在WFLW数据集上将NME指标从4.8%优化至4.2%。
- 编写C++推理引擎接口，实现算法在Android端的实时运行，帧率稳定在35FPS以上，满足视频流处理需求。
教育背景
电子科技大学
硕士 · 计算机科学与技术
重庆邮电大学
本科 · 软件工程
技能专长
编程语言
Python · C++ · Shell
深度学习框架
PyTorch · TensorFlow · ONNX · TensorRT
算法领域
计算机视觉 · 目标检测 · 图像分割 · 模型量化
工具与平台
Linux · Git · Docker · CUDA
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核心亮点
精准匹配互联网/电子半导体校招需求
突出 Python 与 PyTorch/TensorFlow 核心技能
展示机器学习/深度学习项目落地成果
适用人群
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