UP简历 小U

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个人总结

资深IoT+AI工程师,专注于物联网与人工智能技术的融合应用,具备扎实的机器学习、深度学习和嵌入式系统开发能力。在智能设备数据采集、AI模型部署及优化方面拥有丰富经验,成功实现多个复杂IoT场景下的AI解决方案落地,有效提升系统智能化水平和运营效率,致力于通过技术创新驱动业务增长。

工作经历

高级IoT+AI工程师

某头部物联网科技公司

2021-07 - 2024-05
  • 负责公司核心智能安防IoT平台的AI能力建设与优化,主导边缘AI模型的选型、训练、部署及性能调优,成功将误报率降低20%,检测准确率提升至98.5%
  • 设计并实现了基于TensorFlow LiteOpenVINO嵌入式AI推理框架,适配多种ARMMIPS架构芯片,确保AI算法在资源受限设备上高效运行,推理速度提升30%
  • 深度参与智能工厂解决方案的开发,利用机器视觉技术实现生产线缺陷检测,将检测效率提升40%,每年为客户节约XX万元的质检成本。
  • 构建了IoT设备数据采集与预处理系统,处理每秒高达10万条设备上报数据,通过特征工程为AI模型提供高质量输入,数据有效性提升25%
  • 指导并带领初级工程师团队,完成3个新项目的AI模块开发,确保项目按时交付并达到预期效果,团队整体工作效率提升15%

项目经历

智能农业环境监测与决策系统

个人项目

2023-01 - 2023-06
  • 项目背景:针对传统农业环境监测效率低下、决策滞后的痛点,设计并开发了一套基于IoT和AI的智能农业系统。
  • 个人角色:项目负责人及核心开发工程师。
  • 项目执行
    • 利用ESP32开发板和各类传感器(温湿度、光照、土壤湿度),搭建物联网数据采集节点,实现环境数据的实时上传。
    • 在云端部署PythonFlask构建的后端服务,接收并存储MQTT协议传输的数据。
    • 基于采集的历史数据,训练LSTM模型预测未来24小时的温湿度变化,预测准确率达到92%
    • 开发了决策支持模块,根据AI预测结果自动调整灌溉和通风策略,平均节水15%,作物产量提升8%
  • 项目价值:通过智能化管理,显著提升农业生产效率,降低资源消耗,为智慧农业提供了可行的解决方案。

基于边缘AI的工业设备故障预测

公司内部项目

2022-03 - 2022-10
  • 项目背景:为提升工业生产线设备的运行可靠性,减少非计划停机时间,公司启动了设备故障预测项目。
  • 个人角色:AI算法工程师。
  • 项目执行
    • 负责收集并处理来自工业传感器的振动、温度、电流等多模态时序数据,进行特征工程提取。
    • 选用CNN-LSTM混合模型,在NVIDIA Jetson Nano边缘设备上部署实现故障预测,模型训练周期缩短20%
    • 通过联邦学习技术,实现了多台设备数据的联合训练,同时保障数据隐私,模型预测准确率达到95%,提前72小时预警潜在故障。
    • 与硬件团队协作,优化模型在边缘设备的运行效率,将单次推理时间控制在50ms以内。
  • 项目价值:成功将设备故障停机时间减少25%,每年为客户降低维护成本约XX万元,显著提升了生产线的连续性和稳定性。

教育背景

清华大学

硕士 · 计算机科学与技术

2018-09 - 2021-06

北京航空航天大学

本科 · 软件工程

2014-09 - 2018-06

技能专长

编程语言

Python · C/C++ · Java

机器学习/深度学习

TensorFlow · PyTorch · Scikit-learn · Keras · OpenVINO

物联网技术

MQTT · CoAP · LoRaWAN · NB-IoT · 嵌入式开发 · 边缘计算

云平台与工具

AWS IoT · 阿里云IoT · Docker · Git · Jira

数据处理与分析

Pandas · NumPy · SQL · 特征工程 · 时序数据分析

操作系统

Linux · RTOS · Android

技术开发进阶2025/12/4

IoT+AI工程师简历范文

IoT+AI工程师 科技行业 1-3年经验

本IoT+AI工程师简历范文专注于展示候选人在物联网场景下AI能力构建与优化方面的专业技能和项目经验,突出其在数据采集、模型训练、部署及性能优化等方面的实践成果。

核心亮点

突出物联网与AI融合项目经验
强调AI模型在IoT设备上的部署与优化能力
展示数据处理与分析在IoT场景中的应用
提供物联网场景AI能力解决方案

适用人群

本范文特别适合IoT+AI工程师岗位的求职者参考学习, 通过具体的工作经历和项目经验展示,帮助您了解如何突出科技行业 行业的核心竞争力。

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