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精通AI算法开发，掌握YOLOv8/v5目标检测框架，具备TensorRT模型优化及OpenCV图像处理能力，熟悉PyTorch深度学习框架。熟悉嵌入式系统开发，精通ARM Cortex-A9架构开发及Linux字符设备驱动，掌握PWM/ADC/UART等外设接口开发。具备高速硬件设计能力，熟悉Cadence PCB设计及SI/PI仿真，掌握SerDes信号完整性分析及EMC整改技术。熟悉Java/C/Python全栈开发，具备Docker容器化部署及Git CI/CD持续集成能力。

专注工业AI检测系统研发，主导钢轨缺陷检测算法开发，实现mAP 93.2%的检测精度，完成Jetson Xavier平台的模型部署优化，达到162 FPS实时处理能力。开发嵌入式驱动方案，完成Linux字符设备驱动开发及PWM/ADC外设接口调试，实现设备树配置与内核裁剪。设计高速PCB电路板，完成56G PAM4 SerDes信号完整性仿真，通过EMC行业认证。具备全栈开发能力，可独立完成GUI开发、容器化部署及持续集成流程搭建。

工业AI缺陷检测系统开发（2024.05-2024.07）：基于YOLOv8算法开发钢轨缺陷检测模型，通过数据增强与Focal-SIoU损失函数优化，实现mAP 93.2%的检测精度。完成TensorRT模型量化部署，达到INT8加速效果，单帧处理时间32ms。解决边缘设备部署时的内存占用问题，优化模型结构实现Jetson Xavier平台162 FPS实时处理。设计嵌入式驱动方案，完成PWM/ADC外设接口开发，实现设备树配置与内核裁剪。完成高速PCB设计，通过SI/PI仿真优化阻抗匹配，解决56G PAM4 SerDes信号完整性问题，完成EMC整改并通过行业认证。