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1小时前在线
AI算法研究助理全职 · 300/日 · 6525/月信用一般
工作时间: 工作日00:00-24:00、周末00:00-24:00工作地点:
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个人介绍
我是中山大学通信工程专业本科生，已保研浙江大学信息与电子工程学院，长期从事人工智能、深度学习及计算机视觉方向开发。
熟悉 Python、PyTorch、Linux、C++、OpenCV 等技术，具有医学影像分析、目标检测、自动驾驶视觉、模型量化部署等项目经验，可独立完成数据处理、模型训练、算法复现、性能优化及部署工作。
可承接 Python 开发、AI 算法实现、计算机视觉项目、模型训练与调优、论文算法复现（科研用途）等相关项目，注重代码质量与工程规范，能够根据需求提供完整解决方案。
工作经历
2025-10-01 -2026-01-31中山大学电子与信息工程学院（实验室）AI算法研究助理
参与医学影像与计算机视觉相关算法研究，负责DSMIL弱监督学习算法复现、SimCLR自监督特征学习、BEV-LaneDet三维车道线检测等项目。基于PyTorch完成模型训练、数据预处理、性能评估及可视化分析，参与算法优化与实验验证，具备深度学习模型开发与工程实践经验。
教育经历
2022-09-01 - 2026-06-30中山大学通信工程本科
通信工程专业，专业排名4/80，已推免浙江大学信息与电子工程学院攻读硕士。研究方向为深度学习、机器学习与计算机视觉，具备AI算法研究及工程实践经验。曾获全国大学生电子设计竞赛全国二等奖、FPGA创新设计赛全国三等奖。
资质认证
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作品
1.基于BEV（Bird's-EyeView）空间建立三维车道线检测模型，降低透视畸变影响。2.复现BEV-LaneDet网络，并实现ApolloSyntheticDataset数据集训练与验证。3.对比3D-LaneNet、Gen-LaneNet等模型性能，分析不同三维建模方式的检测效果。4.使用
02026-07-01 16:14
1.针对仅具备slide-level标签的病理全扫描图像（WSI），将肿瘤识别任务建模为多实例学习（MIL）问题2.复现并训练DSMIL双流注意力模型，对比其与传统Pooling方法在正样本稀疏场景下的判别行为差异3.在实例特征提取阶段引入SimCLR自监督预训练，用于缓解ImageNet预训练与病
02026-07-01 16:05
