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苏州其它兼职程序员

ID：413494

BoW

人工智能开发

公司信息：
苏州大学

工作经验：
3年

兼职日薪：
600元/8小时

兼职时间：
周六
周日
可工作日远程

所在区域：
苏州
全区

技术能力

本人拥有全面且深入的技术能力，覆盖从底层嵌入式系统到前沿人工智能算法的全栈开发能力。在编程语言方面，精通C/C++与Python，能够高效实现从算法设计到系统部署的全链条开发；在深度学习领域，熟练掌握PyTorch框架，能够灵活运用YOLO系列目标检测算法、对比学习、自注意力机制、无监督学习等先进技术，成功应用于多个复杂场景。在工程实践方面，具备出色的系统集成与部署能力，能够将深度学习模型高效部署于Jetson Nano等嵌入式平台，实现高精度实时处理。同时，展现出对本地大模型部署的前沿探索能力，通过Ollama在本地部署Qwen2.5模型，开发了基于LangChain的智能代码审查Agent，体现了对AI工程化落地的深刻理解。在专业领域应用上，技术能力高度融合轨道交通、医疗影像、智能交通等多个行业场景，熟练掌握ECG信号处理、声发射分析、高光谱遥感等专业技能，能够将理论研究与实际应用紧密结合。

项目经验

本人主持或参与了多项具有创新性和实用价值的科研与工程项目，展现了卓越的项目领导力和技术实现能力。在智能垃圾分类设备项目中，作为项目负责人，成功设计并实现了基于改进YOLOv5的实时目标检测与分拣系统，通过创新的抽帧算法和ROI算法解决摄像机画面抖动问题，将模型部署在Jetson Nano平台并实现与STM32的通信，最终在自建数据集上达到99.5%的准确率，延迟控制在60ms/帧以内，并获得CIoTSC-2025(EI)等论文录用和多项国家级竞赛奖项。在钢轨疲劳诊断研究项目中，作为课题主持人，提出基于轮廓系数优化的分层密度聚类算法(SC-OPTICS)，通过改进OPTICS的可达性-图分割策略，实现了自适应簇边界识别，在自建数据集上F1值达93.62%，显著高于传统方法，并获得秦惠䇹与李政道中国大学生见习进修基金支持。在医疗影像领域，主持开发了基于对比学习的ECG室性早搏起源定位诊断系统，通过结合对比学习与SE自注意力机制，采用lost掩码自检学习心脏不同起源区的表征，在苏大附一院数据集上达到94.52%的准确率，并完成软件著作权登记，获得国家级二等奖。此外，还参与了先进轨道交通自主运行全国重点实验室开放课题，设计LTE-R物理层仿真平台并实现通信故障预测，以及开发了基于LangChain的智能代码审查Agent，展示了在多个技术领域的综合应用能力。这些项目不仅体现了其技术深度，也彰显了其将创新技术转化为实际解决方案的工程化能力。

案例展示

心律失常诊断软件

本设计提出一种 ECG 心律失常分析与室性早搏起源定位管理系统，依托现有医疗设备，借助不同模型从心律和心搏两个层面分析患者心电图信息，判断患者心律失常类型，再将室性早搏患者在3D心脏模型上进行起源定位，并将诊断数据结果及相关指标特征数据存入数据库。相关诊断使用人工智能深度学习技术
室性早搏起源定位平台

本项目以精准医疗和临床实用性为导向，以提高诊断准确性、提升临床效率和优化患者就医体验为目标，通过整合深度学习算法、3D可视化平台与AI辅助诊疗功能，最终提高诊断精度、提升临床工作效率并改善患者的就医体验。具体思路如下：（1）本系统的核心技术基于对比学习的深度学习模型，旨在通过