2019.04-至今 算法研究员

工作描述：
1.主要负责一维时间序列相关的可预测性维护算法的开发，视觉相关的深度学习算法的开发和部署。熟练掌握深度模型在嵌入式平台的部署和迁移工作，如针对华为atlas，瑞芯微RK3399，Hailo等AI芯片均有适配部署经验。熟练掌握keras模型和tensorflow模型的转换与固化。熟悉keras，TensorFlow等深度学习框架，具备复现算法的能力。
2.对机器学习，图像处理，深度学习的理论与实践有较深积累。

项目如下：
1.开发的基于温度的切割机异常检测算法，将切割机温度异常检出率从60%提高到96%，误报率低于千分之三，算法复杂度低，支持在线或离线在工控机上运行。获中国-瑞士商业大奖--工业4.0创新及创意奖。
2.开发了基于深度学习的垃圾分拣算法，和同事搭建了展示demo，该算法可以部署在AI芯片上，降低了边端部署的硬件成本。
3. 设计并实现了基于mobilenet和经典图像处理的虾关节定位算法，该算法可以自动定位虾身预定义的关节点，定位精度达到96%，误差在正负1mm以内。该算法成功部署在华为atlas,hailo,瑞芯微rk3399等平台上。
4. 利用tiny ML 技术实现了参数量仅为5万的小型神经网络，完成手写数字识别任务。模型可以运行在树莓派上。测试准确率99%。对光照，噪声等具有较强鲁棒性。利用tensorflow-lite技术加速后，i5 CPU处理帧率达到1200fps。


2018.07-2019.04 数据分析师
工作描述：正式入职前担任全职实习生，负责时间序列相关项目的算法开发和实现。主要包括数据清洗，降维，特征提取，数据可视化等数据准备工作和基于机器学习的分析算法开发工作。