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 15330050984  pengyang.zhao@foxmail.com

 教育经历

清华大学 - 博士 - 电子工程系

2017.09 - 2023.10

吉林大学 - 本科 - 信息工程

2013.09 - 2017.06

 工作经验

高级算法工程师 - 荣耀终端有限责任公司

2023.10 - 至今（~2年零6个月）

 核心项目经历

基于生成式架构的文字场景图像复原系统

项目职责：针对手机端极端退化场景下的文字图像，主导从数据闭环和算法研发的全流程。

架构演进：放弃传统的弱控制方案，采用 JiT 方案，引入 Text Prior（Bbox & Glyphmap）作为像素级强约束，解决了生成式模型在极低质量输入下易产生的语义幻觉与乱码问题。
数据处理流水线：构建基于 VLM 的多模态评价与清洗流水线。利用 VLM 对生成/实采/开源数据进行纹理真实性、清晰度量化、文字可读性评分，结合相关合理先验，实现高质 Patch 自动化落盘，显著提升模型泛化上限。
工程化产出：成功跑通基于 Large-scale VLM 的数据自动闭环逻辑。系统支持 4K 高清图像输入，单张推理耗时稳定在 4s 左右，复原后使后端 OCR 识别准确率显著提升 [XX]%。

下一代新型 CFA 原型验证与复原算法

项目职责：作为算法方向负责人，协同硬件部门完成新型异构 Sensor 的规格定义与性能仿真。

推算不同 Pattern Sensor 在通用场景上的表现，包括颜色、清晰度、白平衡等
JDD 算法：针对异构排列设计 JDD 算法，通过端到端训练规避传统 ISP 分步处理导致的信号丢失，实测在全场景下线对可分度提升 10%。
性能平衡：深入分析暗光信噪比增益与白天清晰度损失的边界，通过算法补偿硬件缺陷，实现了跨代际的暗光画质突破。

RAW 域 JDD 算法交付与维护

项目职责：负责自研深度学习 JDD 模型在多款量产机型上的适配与性能优化。

物理噪声建模：采用 Gaussian-Poisson 模型对多款 Sensor 进行噪声标定，建立标准化的 Noise Profile 自动化生成流程，大幅缩短新器件算法适配周期。
画质问题攻坚：针对暗区涂抹、伪纹理、色阶断层等高频 PQ 问题，引入亮度自适应退化策略（Luminance-aware Augmentation），实现问题单闭环。

 专业技能

实验管理：熟练运用 Hydra/OmegaConf 进行超参空间管理，通过集成实验追踪工具（Aim）构建可溯源、可复现的算法研发矩阵。
AI 提效/辅助开发：在实际业务中深度集成 Claude Code / Codex 等 AI CLI 工具，探索并沉淀一套**“AI 驱动的单元测试生成 + 复杂算子逻辑纠偏”**的工作流。

 业余兴趣 & AI 技能

Agentic Workflow 探索：基于 OpenClaw 等框架构建个人自动化工作流，通过自定义 Skill 集实现自动化。
驯服 AI，改造 AI 更好的服务自己，熟悉&实践 Harness Engineering。