Shaoyang L.

Key Skills

Freelancer Overview

刘邵阳（shaoyangliu) 意向岗位：ai 训练工程师 电话：1898782040 邮箱：[email protected] 性别：男 求职意向 意向岗位：ai 训练工程师 求职类型：实习 教育经历 院校名称 | 电气工程及其自动化 | 本科 2022.9-2026.6 • 主修电路原理、自动控制原理、机器学习基础、Python编程、数字信号处理等核心课程，系统掌握自动化与AI交叉 领域专业知识 • 参与人工智能研究小组相关实践，作为核心发明人提交2项实用新型专利申请，已获得国家知识产权局受理 项目经历 光伏农业智能育苗与灌溉系统研发 | AI算法研发核心成员 2025.7-2026.5 针对光伏复合农业场景下育苗效率低、灌溉水资源浪费等痛点，联合农业科技企业研发智能化农业设备，融合AI技术 实现农业生产环节自动化管控，降低人工投入提升作物成活率 主要工作 • 采集不同光照、土壤湿度下的作物生长数据1200余组，完成数据清洗、标注构建数据集用于模型训练 • 使用YOLOv8框架训练作物长势识别模型，优化超参数迭代15次，实现长势识别准确率达92.3% • 参与设备结构设计与传感器部署方案制定，完成硬件数据采集模块与AI预测模块的联调测试 • 整理研发技术文档与专利申请材料，梳理技术创新点完成2项实用新型专利的撰写与提交工作 项目成果 • 研发的立体移动育苗设备较传统育苗模式单位面积育苗量提升40%，人工管理成本降低55% • 自动排水蓄水灌溉系统实现灌溉用水量精准控制，较人工灌溉模式节水38%，黄芩成活率提升至96% • 2项实用新型专利均获国家知识产权局受理，相关技术方案已在云南2个光伏农业试点落地测试 实习经历 人工智能研究小组 | AI训练实习生 2025.9-2026.6 1.参与农业场景AI育苗模型训练，标注光伏板下黄芩生长状态图像3000+张，优化特征提取规则 2.使用YOLO框架完成育苗设备目标检测模型迭代，模型识别准确率从72%提升至89% 3.对接灌溉系统传感器数据，完成土壤湿度、光照等多维度训练数据集清洗，数据可用率提升25% 4.参与2项农业智能设备实用新型专利研发，负责AI控制逻辑的参数验证与场景适配测试 5.搭建模型训练效果验证框架，完成12组不同环境下的模型推理测试，输出迭代优化方案 在校经历 人工智能研究小组 | 核心成员 2025.9-至今 1.参与农业智能设备研发项目，负责图像识别数据集标注与模型训练迭代，完成2万+样本标注工作 2.运用Python、TensorFlow工具搭建育苗状态识别模型，模型识别准确率达到92%，满足设备控制需求 3.参与2项实用新型专利技术方案设计，负责智能控制逻辑相关的技术验证与说明书内容撰写 4.配合团队完成专利申报材料整理，两项农业智能设备相关专利均已获得国家知识产权局受理 5.定期参与技术研讨会，分享AI模型训练实操经验，累计输出3份技术总结文档供小组参考 相关技能 1. 数据处理工具：Python、NumPy、Pandas、PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、Jupyter Notebook 2. 模型训练能力：数据集标注、模型微调、Prompt工程、训练效果评估、错误样本分析、精度调优 3. 工程基础能力：Linux基础操作、Git版本控制、SQL数据查询、JSON/XML数据解析、批量数据处理 4. 跨领域应用：人工智能+农业场景落地、农业智能设备需求对接、技术方案文档撰写 5. 获得证书：大学英语四级、2项实用新型专利受理（光伏农业智能