猿急送>

海外Python兼职程序员

ID：332670

流水、

运维工程师

公司信息：
华为技术德国有限公司

工作经验：
1年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
可工作日远程

所在区域：
海外
全区

技术能力

编程语言：Python, C/C++, C#, Unity, Matlab (Simulink), Apache TVM
我的毕设和项目设计主要涉及嵌入式软件的开发，使用的神经网络相关技术，我参与过的3个项目主语言都是python，并且涉及一部分c++。我熟练掌握数据集和神经网络相关的工作，比如数据集的处理，编写神经网络模型，训练神经网络，提高神经网络的精度，集成整个项目的所有代码在一个“main.py”中，可视化训练过程等等。此外，我还对AI相关的最新技术有实战经验，我使用过Stable diffusion按照客户的不同需求处理过图片和视频，对英伟达以及AMD的嵌入式系统也非常了解，把不同的神经网络部署在这些嵌入式系统上。

运维相关：
我曾在华为技术杜塞尔多夫有限公司实习，期间主要从事网站的运维渔安全工作。工作主要内容是：
●定期机器维护和例行检查以进行定期服务
●数据维护服务和网站维护服务
●数据库（MySQL和MongoDB）查询和执行脚本
●业务报警监控
●IT生产环境的业务系统变更管理
●与业务部门对接

项目经验

使用神经网络分析晶圆损坏的原因锡根，德国
课程设计埃尔莫斯半导体 04.2023 - 07.2023
●预处理原始晶圆图像以使其尺寸合适并创建标签文件。
●可视化创建数据集的过程，使生成新数据集变得简单。
●使用处理后的图像和标签文件训练神经网络，并保存训练后的模型。
●测试模型精度并将测试结果保存为图像。
●将所有流程集成到一个脚本中，方便其他团队的同事将整个模型部署到所需的系统。

提高神经网络在特定硬件上的运行速度锡根，德国
硕士论文，锡根市政府，德国红十字会，荣格斯蒂林医院，CRS医疗有限公司 06.2022 - 12.2022
●该项目的目的是通过人工智能为紧急救援行动提供计算机支持，以加强急救力度。
●原始数据包括超过20,000名患者的身体指标。我已将原始数据组织成神经网络可用的格式。
●使用处理后的数据训练神经网络并保存训练后的模型。
●在硬件（FPGA）上部署运行神经网络所需的环境。
●在硬件上测试神经网络的运行速度和准确性，通过复用中间层数据来提升神经网络的运行速度。

使用神经网络的移动机器人应用的物体检测器锡根，德国
课程设计 12.2020 - 04.2021
●下载并提取图像及其标签文件，其中标签文件包含有关图像中对象的位置和类别的信息。
●使用处理后的图像和标签文件训练神经网络，并保存训练后的模型。
●在嵌入式系统上部署神经网络所需的环境，并将网络摄像头连接到嵌入式系统。将捕获的视频输入神经网络。
●在嵌入式系统上运行模型，测试准确性并测量运行时间。

案例展示

使用神经网络分析晶圆损坏的原因

●预处理原始晶圆图像以使其尺寸合适并创建标签文件。 ●可视化创建数据集的过程，使生成新数据集变得简单。 ●使用处理后的图像和标签文件训练神经网络，并保存训练后的模型。 ●测试模型精度并将测试结果保存为图像。 ●将所有流程集成到一个脚本中，方便其他团队的同事将整个模型部署到
提高神经网络在特定硬件上的运行速度

●该项目的目的是通过人工智能为紧急救援行动提供计算机支持，以加强急救力度。 ●原始数据包括超过20,000名患者的身体指标。我已将原始数据组织成神经网络可用的格式。 ●使用处理后的数据训练神经网络并保存训练后的模型。 ●在硬件（FPGA）上部署运行神经网络所需的环境。
使用神经网络分析晶圆损坏的原因

●预处理原始晶圆图像以使其尺寸合适并创建标签文件。 ●可视化创建数据集的过程，使生成新数据集变得简单。 ●使用处理后的图像和标签文件训练神经网络，并保存训练后的模型。 ●测试模型精度并将测试结果保存为图像。 ●将所有流程集成到一个脚本中，方便其他团队的同事将整个模型部署到
使用神经网络的移动机器人应用的物体检测器

●下载并提取图像及其标签文件，其中标签文件包含有关图像中对象的位置和类别的信息。 ●使用处理后的图像和标签文件训练神经网络，并保存训练后的模型。 ●在嵌入式系统上部署神经网络所需的环境，并将网络摄像头连接到嵌入式系统。将捕获的视频输入神经网络。 ●在嵌入式系统上运行
使用神经网络的移动机器人应用的物体检测器

●下载并提取图像及其标签文件，其中标签文件包含有关图像中对象的位置和类别的信息。 ●使用处理后的图像和标签文件训练神经网络，并保存训练后的模型。 ●在嵌入式系统上部署神经网络所需的环境，并将网络摄像头连接到嵌入式系统。将捕获的视频输入神经网络。 ●在嵌入式系统上运行