小柚

13812345678|xiaoyou_dev@163.com|北京市

个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注人工智能与自动驾驶算法方向。具备扎实的C++/Python编程基础,熟悉深度学习框架及感知算法落地。在实习期间参与过车载视觉模型优化,有实际路测数据调试经验。渴望在自动驾驶一线团队中持续精进技术,解决复杂场景下的感知难题。

工作经历

自动驾驶算法实习生

小马智行

2025-06 - 2025-09
  • 参与城市道路场景下的多传感器融合感知模块开发,协助优化激光雷达与摄像头的时空同步逻辑,将目标检测的误检率降低了约12%。
  • 基于真实路测数据复现Corner Case(长尾场景),构建包含500+帧的特殊样本数据集,用于模型迭代训练,提升了雨天和夜间场景的识别鲁棒性。
  • 使用C++对部分推理后处理代码进行重构,在保证精度的前提下,使单帧处理耗时从45ms缩短至38ms,满足了实车部署的实时性要求。

项目经历

基于深度学习的交通信号灯检测系统

校内科研项目

2024-09 - 2025-01
  • 针对远距离小目标检测难点,改进YOLOv8网络结构,引入注意力机制增强特征提取能力,在自建数据集上将mAP提升了6.5个百分点。
  • 负责模型轻量化部署工作,通过剪枝和量化技术将模型体积压缩至原大小的40%,成功在嵌入式开发板Jetson Xavier上实现30FPS的实时推理。
  • 编写自动化测试脚本,模拟不同光照和遮挡条件下的检测效果,输出详细评估报告,为后续算法调优提供数据支撑。

高精度地图车道线拟合算法实现

课程设计

2024-03 - 2024-06
  • 利用C++和OpenCV库处理车载摄像头采集的道路图像,设计基于霍夫变换与RANSAC结合的车道线拟合算法,有效过滤了路面阴影和标线的干扰。
  • 在包含弯道和坡道的测试序列中,实现了车道线参数拟合误差小于5像素,保证了车辆横向控制的准确性。
  • 独立完成了从图像预处理、边缘检测到曲线拟合的全流程代码编写,并在课程答辩中获得“优秀项目”评价。

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 · MATLAB

深度学习框架

PyTorch · TensorRT · ONNX

算法技能

计算机视觉 · 传感器融合 · SLAM · 目标检测

工具与平台

Linux · Docker · Git · ROS

技术类入门2026/10/12

算法工程师简历范文(人工智能/自动驾驶校招)

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