小陈
图像算法工程师
迈外迪 · 6年经验
日薪：
￥800/8h
地点：
北京
时间：
可工作日远程可工作日驻场（离职原因）可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
1. 个人历程：拥有6年计算机视觉算法研发与工程落地经验，深耕人体检测、人脸检测/识别、人体ReID、属性识别等方向。先后就职于智能硬件和计算机软件行业，主导多个算法项目从模型训练到服务化部署的全流程开发，具备扎实的实战经验与技术沉淀。
2. 专业能力：熟悉YOLOv5Face、ClipReID、AdaFaceIR101等主流模型，掌握OpenCV、PyTorch、ONNXRuntime等工具，具备模型优化、边缘部署及在线服务开发能力，擅长数据清洗、难例挖掘、特征提取与阈值优化等关键技术。
2. 专业能力：熟悉YOLOv5Face、ClipReID、AdaFaceIR101等主流模型，掌握OpenCV、PyTorch、ONNXRuntime等工具，具备模型优化、边缘部署及在线服务开发能力，擅长数据清洗、难例挖掘、特征提取与阈值优化等关键技术。
项目经验
• 负责行人ReID与多属性识别训练与策略优化：ReID从FastReID/OSNet 演进到CLIP-ReID（ViT-B/16） +人脸融合，属性识别历经自研轻量网、fast-reid定制、mmpretrain工程化三代；针对遮挡、逆光、跨摄像头及正反面视角做数据清洗、难例挖掘、自建数据微调与阈值优化。
• 主导门店AI 巡检多模态算法编排引擎从0到1落地：将检测/对比/多模态理解抽象为可插拔节点，设计"便宜CV门→本地Qwen3-VL→云端VLM"级联判定，云端VLM调用量降约22%。
• 负责在线识别与时序分组服务及模型边缘部署：开发FastAPI 接口、Elasticsearch检索、Redis调度、实时增量分组与回调；完成检测/属性/ReID模型ONNX转换、量化与海康1TNPU相机端部署，设备侧单次推理时延优化至约90ms。
• 带领2人算法小组：拆分并分配任务、制定并指导标准的数据标注—训练—测试—验证流程、把关技术方案与代码评审，并与嵌入式、上游客流系统等团队跨部门协作；项目支撑90+家门店、200+台设备，日处理图片数万张。
• 主导门店AI 巡检多模态算法编排引擎从0到1落地：将检测/对比/多模态理解抽象为可插拔节点，设计"便宜CV门→本地Qwen3-VL→云端VLM"级联判定，云端VLM调用量降约22%。
• 负责在线识别与时序分组服务及模型边缘部署：开发FastAPI 接口、Elasticsearch检索、Redis调度、实时增量分组与回调；完成检测/属性/ReID模型ONNX转换、量化与海康1TNPU相机端部署，设备侧单次推理时延优化至约90ms。
• 带领2人算法小组：拆分并分配任务、制定并指导标准的数据标注—训练—测试—验证流程、把关技术方案与代码评审，并与嵌入式、上游客流系统等团队跨部门协作；项目支撑90+家门店、200+台设备，日处理图片数万张。
小陈
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1. 个人历程：拥有6年计算机视觉算法研发与工程落地经验，深耕人体检测、人脸检测/识别、人体ReID、属性识别等方向。先后就职于智能硬件和计算机软件行业，主导多个算法项目从模型训练到服务化部署的全流程开发，具备扎实的实战经验与技术沉淀。
2. 专业能力：熟悉YOLOv5Face、ClipReID、AdaFaceIR101等主流模型，掌握OpenCV、PyTorch、ONNXRuntime等工具，具备模型优化、边缘部署及在线服务开发能力，擅长数据清洗、难例挖掘、特征提取与阈值优化等关键技术。
2. 专业能力：熟悉YOLOv5Face、ClipReID、AdaFaceIR101等主流模型，掌握OpenCV、PyTorch、ONNXRuntime等工具，具备模型优化、边缘部署及在线服务开发能力，擅长数据清洗、难例挖掘、特征提取与阈值优化等关键技术。
项目经验
• 负责行人ReID与多属性识别训练与策略优化：ReID从FastReID/OSNet 演进到CLIP-ReID（ViT-B/16） +人脸融合，属性识别历经自研轻量网、fast-reid定制、mmpretrain工程化三代；针对遮挡、逆光、跨摄像头及正反面视角做数据清洗、难例挖掘、自建数据微调与阈值优化。
• 主导门店AI 巡检多模态算法编排引擎从0到1落地：将检测/对比/多模态理解抽象为可插拔节点，设计"便宜CV门→本地Qwen3-VL→云端VLM"级联判定，云端VLM调用量降约22%。
• 负责在线识别与时序分组服务及模型边缘部署：开发FastAPI 接口、Elasticsearch检索、Redis调度、实时增量分组与回调；完成检测/属性/ReID模型ONNX转换、量化与海康1TNPU相机端部署，设备侧单次推理时延优化至约90ms。
• 带领2人算法小组：拆分并分配任务、制定并指导标准的数据标注—训练—测试—验证流程、把关技术方案与代码评审，并与嵌入式、上游客流系统等团队跨部门协作；项目支撑90+家门店、200+台设备，日处理图片数万张。
• 主导门店AI 巡检多模态算法编排引擎从0到1落地：将检测/对比/多模态理解抽象为可插拔节点，设计"便宜CV门→本地Qwen3-VL→云端VLM"级联判定，云端VLM调用量降约22%。
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