联系方式

邮箱：wshgwork@126.com

专业技能

熟练C++编程，具有动态库(DLL)开发、多线程开发的经验
熟练Python编程，掌握Numpy、Sklearn、opencv等常用库使用
熟悉C#编程，掌握C#基础使用，具有嵌入动态库(DLL)的经验
熟悉Pytorch框架，了解Tensorflow框架
熟悉数据挖掘和机器学习的基本理论及方法
熟悉Oracle、SQLite数据库，了解Hadoop大数据平台，具有数据治理经验
熟悉Linux系统，有至少6年的使用经验

工作经验

通用图片标注平台研发

描述：研发图片标注平台，可实现分类、分割、目标检测、OCR等模型的图片标注
负责：

负责统筹整个软件的研发，包括技术路线调研、原型设计、进度管控、程序测试
负责基于C++ 开发图像处理功能，如调整图像对比度亮度、图像二值化辅助标注、数据增强等功能

技术要点：C++ 开发opencv图片处理的dll接口，使用C#开发调用dll的的样例
成果：完成3次版本迭代，支撑至少6位标注工程师的标注工作，标注数据图片超过30万张

通用模型训练平台研发

描述：研发可实现分类、分割、目标检测、OCR等模型的训练平台
负责：

负责统筹整个软件的研发，包括技术路线调研、原型设计、进度管控、程序测试、模型开发
负责基于Pytorch开发分类、分割和目标检测模型
负责基于C++ 开发图像处理功能，如所有模型预测效果渲染、绘制重点学习区域

技术要点：使用Python开发Pytorch模型训练框架，使用nuitka打包训练框架，使用C++ 开发opencv图片处理的dll接口
成果：完成5次版本迭代，已输出至少2000以上个模型，支撑包括公司前后工序图片检测，如分切、模切、转接片、顶盖焊、密封钉、Mylar等工序

通用模型部署平台研发

描述：研发可实现分类、分割、目标检测、OCR等模型的部署平台
负责：

负责基于TensorRT开发C++ 通用部署平台，包括模型加密解密模块，配置模块，模型的前处理、后处理模块
负责开发调用TensorRT推理的数据交换模块、多线程执行模块
负责基于C#开发部署端的离线推理版本

技术要点：C++ 开发TensoRT部署平台、C++ 的任意文件的AES加解密、C#与C++ 的数据交换、C++ 的多线程管控模型执行
成果：已在生产机台稳定运行2年，可实现CPU或GPU的部署，可以在50ms左右处理一张8K大图

大数据治理

描述：大数据治理工作近一年，期间参与了3次外出调研，2个政府项目的售前支撑和1个政府项目的驻场实施
负责：作为售前方案经理，为用户提供解决方案编写、方案实现的支撑
技术要点：数据库操作，使用Hadoop平台
成果：

外出调研：先后到市场监督管理局、文旅局、退役军人事务厅进行调研，完成3份项目调研报告，为公司争取项目创造有利条件
售前支撑：分别参与市场监督管理局、退役军人事务厅项目的售前支撑，主要工作内容包括：了解客户需求、筛选并联系厂家，编写项目立项方案、项目预算表、项目招投标书，最终帮助部门顺利拿下这2个政府项目
驻场实施：到退役军人事务厅驻场实施，主要工作内容包括：（1）协助项目经理管理5人左右的团队;（2）负责整个团队的项目文档编写（包括技术文档）;（3）利用Hadoop平台对数据进行抽取、清洗、治理等

基于深度学习的肺结节区域检测

描述：首先通过分割网络（3D-UNet）对CT照片进行肺结节候选部位的提取，然后使用ResNet，Densnet等网络对候选部位进行精准识别，并给出相应概率，最后分析识别效果
负责：

协助医务工作人员完成肺结节的标注；
完成使用3D-Unet分割肺结节候选部位的工作；
完成分类模型的搭建

技术要点：基于Pytorch框架的模型搭建和训练
成果：完成对肺结节的识别，并且准确率达到92%以上

研究经历

基于机器学习的抗原表位的发现

时间地点：2016年09月 - 2019年06月，广西南宁
实践描述：独立负责研发该算法
实现成果：研究生期间的主要研究工作为：结合图论及隐马尔科夫链进行网络节点的聚类，并使用支持向量机及图卷积网络进行分类，从而找到抗原上的特定位置。该项目的成果”Search for overlapping subgraphs to detect multiple epitopes from anantigene“发表到 SCI 期刊上，并在参加会议时拿到“最佳论文奖”，本人获得此次会议的”旅行奖学金“

基于深度注意模型的精准预测蛋白质二级结构算法研究

时间地点：2017年11月 - 2018年02月，广西南宁
实践描述：独立负责研发该算法
实现成果：

负责收集蛋白质二级结构数据，对蛋白质二级结构的数据特性进行分析，做包括降噪，删除缺失数据和有用特征的提取等操作
负责深度学习的注意力模型的设计，搭建，编码测试，并将项目发布到Github上

基于云计算平台的下一代测序数据错误修正算法研究与实现

时间地点：2015年10月 - 2016年06月，广西南宁
实践描述：在团队中负责"数据分析处理"工作
实现成果：

负责收集测序数据，并对这些数据进行包括去重，降噪和统计分析等处理，在此基础上分析多个同类软件在该数据集上的效果，最终将分析结果和自己设计的算法进行比对
综合运用R语言和Python工具，基于条形图和折线图将数据分析结果和比对结果进行可视化，支撑发表论文

在校实践

第十五届中国研究生数学建模竞赛

时间地点：2017年09月 - 2018年10月，广西南宁
实践描述：作为组长带队参加比赛
实现成果：

负责统筹整个团队的工作，包括对数据进行特征筛选、根据贝叶斯定理设计模型
获得第十五届中国研究生数学建模竞赛三等奖（国家级）

第十四届中国研究生数学建模竞赛

时间地点：2017年09月 - 2017年10月，广西南宁
实践描述：作为组长带队参加比赛
实现成果：

负责实现模型，使用Python、R语言，对数据进行预处理，并根据多源dijkstra算法构建模型
获得第十四届中国研究生数学建模竞赛三等奖（国家级）

大学生创业创新海外研修计划

时间地点：2015年10月 - 2015年11月，新加坡
实践描述：被学校派遣到新加坡南洋理工大学(NTU)交流学习
实现成果：

在南洋理工大学(NTU)完成了关于”创业创新实践“的培训
在结束培训演示创新项目时，获得唯一一个”最佳演示奖“荣誉称号

自我评价

在计算机视觉有近4年的经验
责任感较强，负责的工作有头有尾
拥有良好的沟通和协调能力，善于应变，能够快速适应新环境
学习劲头充足，对机器学习领域新技术有浓厚的兴趣，能承受压力
期待加入有活力、能成长的公司，努力为公司服务的同时，实现自己的价值提升