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精通Python编程语言，掌握Java、C语言基础开发能力。熟悉机器学习和深度学习算法体系，具备PyTorch和Mindspore深度学习框架的实战经验。能够独立完成模型复现与优化，具备数据处理、特征工程、模型训练及部署的全流程开发能力。熟悉Linux系统开发环境，具备跨平台开发经验。

专注于深度学习算法研发，主导计算机视觉模型的训练与优化工作。完成疫情数据采集系统的开发，实现多源数据清洗与可视化分析。基于Mindspore框架完成PyramidBox、CMR、MTCNN等主流模型的复现与优化，解决多卡训练时的资源分配与性能瓶颈问题。开发自编码器算法实现手机号码识别，提升模型推理效率30%。

1. 疫情数据采集系统：基于网络爬虫技术实现多源数据采集，采用Python进行数据清洗与可视化分析，构建时序数据处理流水线。

2. 计算机视觉模型研发：使用Mindspore框架完成PyramidBox人脸检测模型的复现，实现单卡训练与多卡并行训练，提升推理速度40%。

3. CMR模型优化：基于Mindspore完成CMR模型的训练与验证，通过模型剪枝技术降低推理延迟，提升模型准确率15%。

4. MTCNN模型部署：完成MTCNN模型的完整训练流程，采用分布式训练方案解决大规模数据处理瓶颈，实现模型准确率98.2%。