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算法工程师全职 · 400/日 · 8700/月信用一般
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个人介绍
有完整的算法设计，数据收集处理，模型训练，模型微调，模型部署，业务开 发的经历。 • 良好的团队合作精神和沟通能力，并且有良好的算法文档和技术文档的撰写习惯。 • • 有开源项目参与经历以及AGI产品开发经历。 有较丰富的算法业务开发经历，空余时间常对研究生进行线上或者线下的技术辅导。
工作经历
2022-12-17 -2024-08-31广州智慧城市发展研究院算法工程师
公司主要业务是芯片研发和算法研发，我主要负责算法模块的开发。参与过图像，语音，多模态，强化学习等模型的开发。（完整负责过aigc项目从规划到上线及后期维护。）
教育经历
2019-09-01 - 2023-06-01广州航海学院电气工程本科
有论文发表经历和国内学术会议参会经历
技能
作品
1. 方案定位与问题解决 本方案面向两类核心用户群体： - 需要高效生成个人口播视频的内容创作者 - 教育机构中需要基于现有课件进行批量数字化转换的教学团队 解决的关键问题： - 降低优质口播内容的生产门槛和时间成本 - 显著减少传统课程录制过程中的人力、场地和设备投入 - 解决教育内容规模化数字转换的效率瓶颈 2. 方案特点与竞争优势 相比市场常规数字人解决方案，本方案具有以下显著特点： 高效定制训练 - 个人数字形象仅需3-4小时完成训练，较业界平均1-2天的周期缩短80% - 仅需少量样本数据即可实现高精度的个性化特征捕捉 卓越性能表现 - 实现25fps的实时生成速度，远超行业平均8-12fps的标准 - 支持连续5分钟以上的长视频无缝输出，解决传统方案中的时长限制问题 - 口型同步精度达到97%，确保视觉自然度 灵活应用场景 - 支持多种课件格式直接转换，无需额外适配 3. 产品组成与技术选型 核心组件构成 - 高效3D数字人建模与渲染引擎 - 基于深度学习的口型同步算法模块 - 语音情感分析与面部表情联动系统 - 课件内容智能解析与转换平台
02025-03-10 14:07
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