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精通C/C++高性能算法开发与优化，具备大规模算法工程化经验；熟练掌握Python全流程算法开发（训练/测试/部署/优化），熟悉PyTorch深度学习框架的模型训练、调优及部署；掌握Linux系统开发与部署，具备算法工具链开发能力；熟悉Qt图形界面开发，具备算法验证与原型设计能力；熟悉Matlab算法仿真与验证；精通目标检测、图像分割、多模态视觉等视觉算法，具备从需求分析到算法落地的完整开发经验；掌握算法架构设计、团队协作与项目管理能力，持续跟进CV领域前沿技术并实现业务化落地

长期从事工业视觉算法研发工作，主导多个大型安全生产视频分析项目，涵盖卷烟厂、化工厂、煤矿等复杂场景。负责算法方案设计、开发任务规划与项目管理，采用GitLab进行版本控制与团队协作。主导多类视觉算法开发与优化，包括目标检测、图像分割及多模态融合算法，解决复杂光照、遮挡等技术难题。设计算法框架并完成系统集成，实现算法在工业环境下的稳定部署。建立持续迭代机制，通过模型优化与参数调优提升系统准确率与鲁棒性，成功推动多个项目落地实施。

安全生产视频分析系统开发

项目描述：面向工业生产场景，构建智能视频分析系统，实现安全行为识别、场景理解及生产安全检测

技术实现：

1. 算法开发阶段：基于YOLOv5改进目标检测模型，采用多尺度特征融合技术提升小目标识别能力；开发基于Transformer的图像分割算法，解决复杂背景下的目标边界识别问题

2. 系统集成阶段：设计分布式算法框架，采用C++实现高性能计算引擎，通过PyTorch进行模型训练与优化；开发Qt图形界面实现算法可视化监控

3. 部署优化阶段：基于Linux系统构建算法部署环境，采用TensorRT加速模型推理，实现每秒30帧的实时处理能力；设计日志分析模块，通过Matlab进行算法性能评估与调优

4. 持续迭代阶段：建立模型版本管理机制，采用CI/CD流程实现算法快速迭代，通过A/B测试验证优化效果，最终将系统准确率提升至98.2%