美团商务BD简历：如何打造一份脱颖而出的求职利器？
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UP简历 小U
+86 138-XXXX-XXXX|xiaou.up@example.com|北京
个人总结
作为一名资深嵌入式AI工程师，我专注于将前沿AI算法高效部署到各类嵌入式硬件平台。我擅长深度学习模型优化与端侧推理加速，具备从底层驱动到上层应用的全栈开发能力。在多个项目中，我成功实现了AI功能在资源受限设备上的稳定运行，显著提升了产品智能化水平和市场竞争力。
工作经历
嵌入式AI高级工程师
某知名科技公司
- 主导智能安防摄像头AI赋能项目，负责将目标检测（YOLOv5）和行为识别模型部署至NXP i.MX8M Plus平台，优化后推理速度提升30%，功耗降低20%。
- 负责边缘AI计算盒的产品研发，从硬件选型、系统架构设计到软件开发与优化，最终实现产品市场占有率提升15%。
- 深度参与模型量化（INT8）与剪枝技术研究，成功将某语音识别模型体积缩小50%，推理延迟降低25%，并在STM32H7系列微控制器上稳定运行。
- 开发并维护嵌入式Linux环境下AI推理框架（如TensorFlow Lite, ONNX Runtime），针对特定硬件（如ARM Cortex-A/M系列）进行底层优化，使AI应用启动时间缩短10%。
- 设计并实现OTA（Over-The-Air）固件升级机制，确保远程更新AI模型与系统固件的安全性与稳定性，减少现场维护成本18%。
- 指导初级工程师完成模型部署与调试任务，提升团队整体技术水平。
项目经历
基于边缘计算的智能交通监控系统
个人项目
- 项目背景：针对城市交通拥堵和事故频发问题，设计并实现一套能够在边缘设备上实时进行车辆检测、车流量统计和异常事件（如逆行、停车）识别的智能监控系统。
- 个人角色：项目负责人兼核心开发，负责系统架构设计、模型选型与优化、嵌入式部署。
- 技术栈：YOLOv7 (目标检测模型), TensorRT (推理加速), NVIDIA Jetson Xavier NX (硬件平台), C++ / Python。
- 项目执行：
- 收集并标注交通场景图像数据，训练YOLOv7模型，平均检测精度达到92%。
- 将模型通过TensorRT进行优化，部署到Jetson Xavier NX平台，实现实时视频流（30FPS）处理，单帧推理时间小于20ms。
- 开发基于C++的边缘端数据处理和事件上报模块，与后端云平台进行数据交互。
- 项目成果：
- 成功构建一套高实时性、高精度的边缘智能交通监控系统，相比传统云端处理方案，带宽需求降低70%，延迟降低80%。
- 系统稳定性达到99.5%，为后续商业化应用奠定基础。
教育背景
清华大学
硕士 · 计算机科学与技术
北京航空航天大学
本科 · 软件工程
技能专长
编程语言
C/C++ · Python · Shell Scripting
AI框架与工具
TensorFlow Lite · PyTorch · ONNX Runtime · TensorRT · OpenVINO
嵌入式系统
Linux Kernel · RTOS (FreeRTOS) · ARM Cortex-A/M · NXP i.MX · Jetson
模型优化
模型量化 · 模型剪枝 · 模型蒸馏 · 算子优化
计算机视觉
目标检测 (YOLO) · 图像分类 · 语义分割 · OpenCV
版本控制与管理
Git · Jira · Confluence
嵌入式AI工程师简历范文
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核心亮点
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突出硬件AI加速与优化经验
展现项目实战中AI模型部署能力
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适用人群
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