自我评价：
负责小米语音算法前向引擎开发，语音唤醒算法落地优化和集成；联想人脸识别算法+头部姿态估计训练和demo输出；参加Robocup世界机器人比赛，负责机器人的目标检测与识别。
工作经历
小米（2020.04 - 至今）人工智能算法工程师。
职责：① 离线神经网络前向推理引擎开发。为语音唤醒、识别、事件检测等业务的落地提供引擎支持，如重构（C语言）TDNN、TDNNF、DepthwiseCNN、PointwiseCNN、mobilenetV2等量化、浮点网络模型，优化模型内存大小，提高引擎计算效率等；
② 自研语音唤醒算法落地。主要包括开发集成唤醒落地所需要的模型转换、声学打分、语音解码、唤醒决策等模块，上述部分均完成不同业务线的原生C代码重构，并适配ARM、NPU、Android、linux等多平台，赋能多项小米生态链和小米手机的语音唤醒业务；
③ 算法预研工作。基于tensorflow-lite代码框架，采用CNN网络训练轻量tensoflow-lite模型，调用CMSIS优化声学模型内存占用，基于Kaldi解码引擎，落地arm cortex系列平台。基于wenet平台训练transformer网络等。
某计算机软件公司，计算机视觉算法专家。
① 基于Pytorch框架，HopeNet算法对标注好的人脸信息进行训练，已得到对人脸检测、和头部三维方向的姿态估计预测模型；
②将在Linux下训练的模型移植至Window系统中，并基于OpenGL、Pygame的3D模型构建可实时预测人脸及头部转动角度预测的demo；
③调用Lenovo笔记本电脑自带摄像头，对实时输入至算法的视频流进行处理，帧率：30帧/s，延迟：＜1s，头部角度误差：1.29?。
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