小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,主攻机器学习与深度学习方向。熟悉Python生态及模型训练全流程,在智能交通场景下有扎实的数据处理与算法落地经验。具备优秀的工程化思维,致力于通过算法优化提升交通系统的运行效率与安全性。

工作经历

算法实习生

百度自动驾驶部

2025-07 - 2025-10
  • 参与城市道路多目标跟踪算法优化,针对遮挡场景改进数据关联逻辑,将复杂路口下的车辆轨迹丢失率降低了12%。
  • 负责清洗和标注约5万帧路侧摄像头视频数据,构建高质量训练集,协助团队将感知模型的误检率从3.5%降至2.1%。
  • 使用Python编写自动化脚本,将模型评估报告的生成时间从人工的2小时缩短至15分钟,提升了迭代效率。

项目经历

基于深度学习的交通流量预测系统

北京交通大学智能交通实验室

2024-09 - 2025-01
  • 设计并实现基于LSTM与图神经网络的混合模型,用于预测高峰期路段车流量,在测试集上MAE误差控制在8.5以内。
  • 处理了来自公开数据集的千万级历史通行记录,完成了缺失值填补与异常值过滤,数据可用性提升至98%。
  • 将模型部署至轻量级服务器,实现了对未来15分钟路况的实时推演,响应延迟低于200ms。

复杂天气下的车辆重识别算法研究

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 针对雨雾天监控画面模糊问题,引入注意力机制改进ResNet backbone,在VehicleID数据集上的Rank-1准确率提升了6.4%。
  • 利用PyTorch搭建训练流水线,通过混合精度训练将显存占用减少30%,使得单卡可支持的Batch Size翻倍。
  • 撰写技术博客详细复盘模型调优过程,累计获得2000+阅读量,并被社区收录为精选案例。

教育背景

北京交通大学

本科 · 计算机科学与技术

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · SQL

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Keras

算法技能

机器学习 · 计算机视觉 · 时间序列预测 · 模型压缩

数据处理

Pandas · NumPy · OpenCV · 数据清洗

工具与平台

Git · Linux · Docker · MySQL

技术类进阶2026/10/25

人工智能算法工程师简历范文(互联网/智能交通校招)

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核心亮点

精准匹配互联网/智能交通校招需求
突出机器学习与深度学习项目实战经验
展示Python数据处理与模型训练核心能力

适用人群

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