小柚

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个人总结

计算机视觉与深度学习方向应届生,专注自动驾驶感知算法研究。熟练掌握PyTorch框架与C++工程化落地,具备多传感器融合项目实战经验。在目标检测与语义分割领域有深入探索,致力于通过算法优化提升车辆环境感知精度与实时性,期待在智能汽车领域贡献技术价值。

工作经历

自动驾驶感知算法实习生

蔚来汽车

2025-06 - 2025-09
  • 参与基于BEV(鸟瞰图)的多传感器融合感知模型迭代,协助优化摄像头与激光雷达的数据对齐逻辑,将融合后的目标检测mAP提升了4.2%。
  • 负责C++推理引擎的部分算子加速工作,针对特定卷积层进行内存访问优化,在Orin芯片上将单帧推理耗时降低了15ms。
  • 构建并清洗了包含复杂天气场景的测试数据集,覆盖雨天、夜间等长尾场景,有效支撑了模型在极端条件下的鲁棒性验证。

项目经历

基于深度学习的实时交通标志识别系统

武汉理工大学智能交通实验室

2024-09 - 2025-01
  • 设计并实现了一种轻量化YOLO变体网络,针对交通标志小目标检测难题引入注意力机制,在自建数据集上召回率达到96.5%。
  • 使用PyTorch完成模型训练与剪枝量化,将模型参数量压缩至原模型的35%,同时保持精度损失在1%以内,满足嵌入式部署需求。
  • 主导项目从算法验证到C++移植的全流程,在Jetson Nano平台上实现了30FPS的实时检测速度,并完成开源代码整理。

城市道路场景下的激光雷达点云语义分割

个人研究项目

2025-02 - 2025-05
  • 复现并改进PointNet++架构,针对路边植被与建筑物的误检问题,提出了一种基于局部几何特征的损失函数优化策略。
  • 在SemanticKITTI数据集上进行实验验证,平均交并比(mIoU)较基准模型提升了2.8个百分点,尤其在非刚性物体分割上效果显著。
  • 编写了完整的数据预处理与可视化脚本,利用Open3D库实现了点云数据的动态展示,便于快速分析模型失败案例。

教育背景

武汉理工大学

本科 · 计算机科学与技术

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

C++ · Python · CUDA

深度学习框架

PyTorch · TensorRT · ONNX

算法领域

计算机视觉 · 点云处理 · 多传感器融合 · 目标检测

工具与平台

Linux · Git · Docker · ROS

校招简历进阶2026/8/27

自动驾驶算法工程师简历范文(人工智能/智能汽车校招)

自动驾驶算法工程师 人工智能/智能汽车 应届生

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核心亮点

精准匹配人工智能/智能汽车校招需求,突出计算机视觉与深度学习技能
展示感知融合算法落地项目,体现PyTorch框架与C++高性能编程能力
针对上海、苏州、北京等地车企与科技公司,优化简历关键词与结构

适用人群

本范文特别适合自动驾驶算法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人工智能/智能汽车 行业的核心竞争力。

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