亚历克斯·摩根
计算机视觉与 NLP 工程师
- 亚历克斯.摩根@示例.中国
- +1 555 0100
- 美国科罗拉多州丹佛
个人简介
计算机视觉与 NLP 工程师，拥有 5 年经验，为 B2B 物流平台构建可投入生产的机器学习功能。擅长图像预处理、Transformer 微调和模型评估，曾改进单据提取和包裹损坏审核流程。拥有部署 PyTorch 服务并在上线后监控模型质量的经验。
工作经历
Pineglass Parcel Technologies 计算机视觉与 NLP 工程师，丹佛，科罗拉多州（2023 – 至今）
- 使用 PyTorch 和 OpenCV 构建仓库照片损坏检测流程，每天处理约 1,200 张图像，并将人工审核量减少 18%。
- 微调 Hugging Face 文本分类模型以提取运输单据内容，在留出评估集上的字段级 F1 从 0.86 提升至 0.91。
- 使用 Docker 和 Kubernetes 部署版本化推理服务，将单张图像的中位处理时间从 1.8 秒缩短至 1.2 秒。
Ridgeway Applied Language Labs 机器学习工程师，博尔德，科罗拉多州（2021 – 2023）
- 使用 Tesseract 和 BERT 为发票开发 OCR 和命名实体识别流程，使两个客户团队的平均异常分流时间缩短 22%。
- 在包含 14,000 张已标注图像的数据集上评估 YOLO 目标检测模型，找出摄像头和照明方面的不足，并将召回率提高 7 个百分点。
教育经历
计算机科学理学学士 — Aspen Vale Institute of Computing，柯林斯堡，科罗拉多州（2021）
技能
- 计算机视觉
- 自然语言处理
- PyTorch
- OpenCV
- Hugging Face Transformers
- 目标检测
- OCR
- 命名实体识别
- 模型评估
- Docker
- Kubernetes
精选项目
• 包裹损坏检测：比较不同 YOLO 模型变体，并按损坏类型记录召回率。
• 运输单据提取：创建评估集，覆盖不同扫描件上的 OCR 和实体提取效果。
工具
• Python、PyTorch、OpenCV、Hugging Face Transformers、Tesseract
• Docker、Kubernetes、MLflow、PostgreSQL、Git