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9天前在线
算法工程师
广州全职 · 300/日 · 6525/月信用正常
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个人介绍
我是程序员亿万梦，在校期间，我专注于机器视觉与人工智能领域，熟练掌握 Python、C 语言、机器学习、深度学习及 ROS 机器人开发等技术。我发表了 2 篇深度学习领域的学术论文，获得 4 项软件著作权和 2 项专利（均为第一发明人），并持有中级机器视觉应用开发职业技能证书。凭借扎实的专业基础和实践能力，我在多项竞赛中取得佳绩，获 “睿抗机器人开发者大赛” 国家级三等奖及广东省一等奖、广东大学生计算机设计大赛省级二等奖，还曾获得国家励志奖学金。这些经历让我具备了较强的团队协作、抗压和创新思维能力。
工作经历
2024-07-15 -2024-08-30广州智能技术有限公司算法工程师
在广州智能科技有限公司担任算法工程师期间，我主要参与公司 YOLO 系列检测产品的开发工作，负责收集和整理大量的训练数据，使用合适的工具对数据进行标注，以此训练基于 YOLO 的目标检测模型，同时不断调整超参数，优化模型结构，提升模型的检测精度和速度，确保在复杂场景下能准确检测目标。我还会与团队其他成员沟通协作，将优化后的模型集成到产品中，参与产品测试和优化，解决产品在实际应用中出现的问题，助力提升产品性能和用户体验。
教育经历
2023-09-01 - 2027-07-01广州商学院计算机科学与技术本科
在校期间，我专注于机器视觉与人工智能领域，熟练掌握 Python、C 语言、机器学习、深度学习及 ROS 机器人开发等技术。我发表了 2 篇深度学习领域的学术论文，获得 4 项软件著作权和 2 项专利（均为第一发明人），并持有中级机器视觉应用开发职业技能证书。
资质认证
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作品
在户外场景中，火灾是一种极具破坏力且突发性较强的灾害，对生态系统、人员生命财产安全构成极大威胁。传统的户外火灾监测手段往往存在监测范围有限、响应滞后、准确性不高等问题。基于 YOLOv8 的 AI 户外火灾预警系统应运而生，其立项旨在利用先进的深度学习技术，实现对户外火灾的实时、高效、精准监测与预警，弥补传统监测方法的不足，及时发现火情并通知相关部门，最大限度地降低火灾损失，保障户外环境及人员的安全。 立项初期，我们与林业部门、消防机构等深入沟通，了解到他们在户外火灾监测方面面临的诸多挑战和迫切需求。他们希望拥有一套能够快速准确识别火灾，同时具备较低误报率的智能系统，以便及时调配资源进行灭火处理。基于这些需求，我们确定了项目的研发方向，致力于打造一个实用、可靠的 AI 户外火灾预警系统。
02025-05-30 12:22
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