小柚

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个人总结

计算机专业应届生,专注于人工智能与机器人感知决策领域。具备扎实的深度学习理论基础,在多传感器融合与视觉语言大模型(VLM)应用上有丰富的项目实战经验。热衷于解决复杂场景下的自动驾驶规划问题,期待在一线技术团队中贡献算法落地能力。

工作经历

自动驾驶算法实习生

大疆创新

2025-07 - 2025-10
  • 参与车载多传感器融合模块开发,基于卡尔曼滤波优化激光雷达与摄像头的时空同步算法,将目标跟踪漂移率降低了 15%。
  • 协助构建城市道路场景数据集,编写自动化标注脚本处理超过 5000 帧点云数据,使数据预处理效率提升 40%。
  • 在实车测试中负责异常 Case 分析,针对雨天场景下的感知漏检问题提出改进策略,被采纳并应用于下一版本迭代。

项目经历

基于 VLM 的机器人语义导航系统

校内实验室

2025-03 - 2025-06
  • 设计并实现了一套结合视觉语言大模型的移动机器人导航方案,使机器人能够理解“去厨房拿红色杯子”等自然语言指令。
  • 利用 CLIP 模型提取环境语义特征,改进 A*算法的代价函数,在复杂室内环境中的路径规划成功率从 78% 提升至 92%。
  • 负责模型在嵌入式设备上的量化部署,通过剪枝和蒸馏技术将推理延迟控制在 200ms 以内,满足实时交互需求。

深度学习驱动的交通流量预测

课程设计

2024-10 - 2025-01
  • 构建基于 Graph Convolutional Network (GCN) 的时空预测模型,对城市路口车流量进行短时预测,MAE 误差降低至 12.5。
  • 清洗并整合了某市交通局公开的半年度监控数据,处理缺失值与异常点,构建了包含 100+ 路口的拓扑图结构。
  • 该项目获得学院“优秀课程设计”称号,代码开源后在 GitHub 获得 80+ Stars。

教育背景

广东工业大学

本科 · 计算机科学与技术

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · MATLAB

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · ONNX

核心算法

多传感器融合 · SLAM · 路径规划 · CNN/Transformer

工具与平台

ROS/ROS2 · Linux · Docker · Git

简历范文进阶2026/7/10

AI 算法工程师简历范文(人工智能/机器人校招)

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