Backend & CLI
Python 工程开发
- Flask / Django / Streamlit
- RESTful API 与接口集成
- argparse CLI 工具
- 异步任务与批处理脚本
🟢 随时到岗 / 积极寻找 Python / AI 岗位
蔡杭涛
Python 开发 / AI 应用方向候选人
26 届计算机本科应届生，具备 6 个月 AI 与计算机视觉实习经历，熟悉 Python 工程开发、数据处理、模型训练、推理部署、Web 可视化和业务系统对接。
6 个月
CV / AI 实习经历
4 项
独立开发/落地系统
YOLO/TRT
模型推理部署
100%
端到端业务闭环
ABOUT ME
能把 Python & AI 模型真正落地到工业业务里的工程师
浙江树人学院 · 信息技术开发与服务 · 本科 · 2022-2026
我在实习与工业场景独立开发中，积累了丰富的从算法训练、数据处理、视频预处理、TensorRT 推理加速到 API/Web 闭环展示的全流程落地经验。
高效全栈 Python
熟练使用 Flask/Streamlit/Django 搭建 Web 监控后台；精通 argparse 开发自动化 CLI 工具链。
CV & 推理优化
熟悉 YOLOv10/ShuffleNet 模型训练与 TensorRT Engine 加速，部署 RTSP 视频流与多节点 CPipe 推理。
工业数据工程
具备强大的视频转码（FFmpeg/OpenCV）、交互式 ROI 方形切片、JSON 标注清洗及数据增强能力。
业务导向与问题解决
设计人员抖动缓冲机制、动态参数 config 热加载、WSL/Windows 跨平台兼容，注重落地稳定性。
SKILLS MATRIX
技术能力体系
Data Engineering
数据处理与自动化
- Pandas / NumPy / scikit-learn
- 图像视频预处理
- JSON 标注解析
- 批量裁剪、切片、转码
Computer Vision & AI
AI 模型与推理
- YOLOv10 目标检测
- ShuffleNet / ResNet 分类
- VideoMAE 行为识别
- PyTorch / ONNX / TensorRT
System Deployment
Web 与系统落地
- Flask 页面展示
- Streamlit 快速原型
- RTSP / OpenCV 视频流
- 告警上报与业务闭环
PROJECT PORTFOLIO
实战项目经历 (9)
个人独立开发
2026.05 - 2026.05
杭州河道船舶智能检测系统
为城市河道管理部门开发的 AI 视觉监控系统，通过接入河道沿岸球机摄像头视频流，实时检测河道中的船舶目标，辅助河道管理与航行安全监管。
Python
CPipe
YOLOv10
TensorRT
RTSP
Web 可视化
技术核心与成就亮点
- › 基于 YOLOv26 标注并训练船舶目标检测模型，完成 PyTorch(.pt) 到 ONNX 再到 TensorRT Engine 的模型转换与部署。
- › 基于 CPipe 流水线架构设计 3 节点推理流水线，包含视频流采集、YOLOv10 船舶检测、Web 可视化，支持实时视频流和本地视频文件两种输入模式。
- › 实现动态配置驱动的检测参数管理，从 config.json 自动读取类别名称、输入尺寸、置信度阈值、IOU 阈值等参数，支持模型热更新无需修改代码。
- › 实现 Windows / WSL 跨平台路径自动转换，解决开发环境与 WSL + CUDA 推理运行环境之间的路径兼容问题。
个人独立开发
2026.04 - 2026.05
杭州某水务集团智能视频监控系统
个人独立为杭州某水务集团开发的 AI 视觉检测系统，用于二供泵房水箱盖状态的实时智能监测与异常告警，保障城市供水安全。
Python
CPipe
YOLOv10
ShuffleNet
TensorRT
OpenCV
RESTful API
技术核心与成就亮点
- › 基于 CPipe 流水线架构设计并实现多节点级联推理系统，包含视频流采集、ROI 区域生成、图像分类、目标检测、业务逻辑判断和 Web 可视化 6 个处理节点。
- › 使用 YOLOv10 进行实时人体检测，结合多边形 ROI 区域的凸多边形交集算法判定人员遮挡，避免误报。
- › 设计人员离开缓冲机制，解决人员进出频繁导致的状态抖动问题。
- › 基于 ShuffleNet 分类模型实现水箱盖开/关状态识别，通过滑动窗口投票机制对逐帧结果进行时序平滑，提升判定稳定性。
- › 支持多 ROI 区域独立状态管理，并实现盖子异常打开时自动截取原图与标注图，通过异步线程上报平台。
Python 开发成员
2026.03 - 2026.05
巴西电力施工现场 PPE 安全装备智能检测系统
为巴西电力施工现场开发的 AI 视觉安全监控系统，通过视频实时检测现场人员是否佩戴安全帽、穿着防护服，实现施工安全合规的自动化监管。
Python
CPipe
YOLOv10
ShuffleNet
TensorRT
OpenCV
FFmpeg
PyTorch
技术核心与成就亮点
- › 设计并实现两级级联检测-分类架构，第一级使用 YOLOv10 从视频帧中检测人体目标，第二级通过 ShuffleNet 对人体区域进行安全帽和防护服多标签分类。
- › 基于 CPipe 流水线框架构建 4 节点处理流水线，包含视频流、YOLO 人体检测、ShuffleNet 二级分类、可视化/视频保存。
- › 开发自定义 FFmpeg 视频保存节点，通过 subprocess.Popen 管道将标注帧以 rawvideo 格式实时写入 FFmpeg 进程，采用 libx264 编码输出。
- › 构建完整数据工程 pipeline，包含视频预处理、训练数据提取、OpenCV + PIL 可视化标注工具、H.265 批量转 H.264 等工具。
- › 实现灯光状态检测模块，通过 ShuffleNet 全图分类判断施工现场灯光是否开启。
个人独立开发
2026.02 - 2026.03
工业场景视频数据工程平台
为某全球知名汽车零部件制造商开发的工业视频数据预处理与标注工具链，用于制造产线监控视频的自动化处理，为人工工作行为识别 AI 模型提供高质量训练数据集。
Python
OpenCV
FFmpeg
TensorRT
H.264
argparse CLI
技术核心与成就亮点
- › 开发交互式方形 ROI 选择器，基于 OpenCV 鼠标回调实现可视化拖拽选框，支持实时方形约束、边界安全裁剪和 JSON 坐标持久化。
- › 构建视频裁剪、分割、缩放一体化处理流程，批量读取产线监控视频，按固定 ROI 区域裁剪并缩放为 640x640，再按固定时长自动分割。
- › 实现基于标注文件的帧级精确裁剪工具，解析平台导出的 JSON 标注文件，自动匹配同名视频，按帧范围提取标注片段并按标签分类存储。
- › 开发随机时长视频切片生成器，将标注裁剪后的视频进一步切割为 1 到 5 秒随机片段，用于训练数据增强。
AI 训练师
2025.12 - 2026.01
北京 12345 智能客服
参与北京 12345 智能问答系统的角色设计、提示词优化、工作流设计与智能体研发工作。
Python
Prompt 优化
角色设计
工作流设计
智能体
技术核心与成就亮点
- › 根据政务热线场景梳理用户意图、应答边界和问题处理流程。
- › 参与提示词优化与工作流设计，提升问答系统在真实业务场景中的稳定性和可控性。
数据标注 / AI 训练师
2025.11 - 2026.05
多项目数据标注工作
承担大量图像、视频数据标注与预处理工作，为目标检测、多标签分类、视频行为分类等模型训练提供数据支持。
Python
数据标注
数据清洗
视频预处理
模型调优
技术核心与成就亮点
- › 通过编写脚本完成图像裁剪、按 ROI 区域裁剪、视频按时长裁剪、视频编码格式转换等预处理工作。
- › 负责安全帽反光衣、船舶、消防栓等目标检测数据，以及抽烟、玩手机、穿戴防护服饰等多标签分类数据标注。
- › 根据训练结果反馈或测试集验证，对模型和数据进行调优，解决过拟合、准确性不足等问题。
个人独立开发
2025.08 - 2025.09
基于 OpenCV 的人脸识别系统
一个完整的人脸识别解决方案，集成活体检测、人脸注册、人脸验证和 Web 界面。
Python
OpenCV
Streamlit
LBP
LBPH
技术核心与成就亮点
- › 使用 OpenCV Haar Cascades 支持正脸和侧脸检测，使用 LBP 提取人脸特征，并基于 LBPH 识别器完成人脸识别。
- › 通过左右转头动作实现基础活体验证机制，降低静态照片冒用风险。
- › 基于 Streamlit 搭建友好的 Web 操作界面，覆盖注册、验证和身份识别流程。
个人独立开发
2025.07 - 2025.08
CineMatch 电影推荐系统
基于 Streamlit 开发的电影推荐系统，提供基于内容的推荐和协同过滤推荐功能。
Python
Streamlit
Pandas
NumPy
scikit-learn
PyMySQL
jieba
技术核心与成就亮点
- › 根据电影特征或用户偏好实现基于内容的推荐。
- › 根据用户评分历史实现协同过滤推荐，并使用 Pandas、NumPy、scikit-learn 完成数据处理与建模。
- › 使用 PyMySQL 连接数据源，并结合 jieba 分词处理中文文本特征。
技术开发
2025.03 - 2025.04
智雅学苑
面向实验资源不足学校的线上实验与 AI 伴学平台，通过线上动手实操和 AI 全流程伴学帮助学生获得更直观的学习体验。
Python
Django
LangChain
Qdrant
PyTorch
Transformers
aiohttp
httpx
技术核心与成就亮点
- › 负责现有 AI 大模型接口集成与对话系统开发。
- › 使用 iframe 内嵌可交互式实验模块，整合线上实验与 AI 问答流程。
- › 技术栈包含 LangChain、qdrant-client、Django、PyTorch + Transformers、aiohttp、httpx 等。
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意向城市：杭州 · 期望薪资：6-10K · 到岗时间：随时到岗