基础信息
学历：本科
学校：北京林业大学
专业：虚拟现实技术
身体状况：健康
求职意向
意向城市：广东省珠海市
教育经历
北京林业大学
虚拟现实技术
2018.09 ~ 2022.06
本科
通信研发工程师
虚拟现实技术概论、虚拟现实系统的硬件设备、虚拟现实的相关技术及软件、虚拟现实建
模语言 VRML、虚拟现实建模工具 3ds。
Max、虚拟现实制作工具 Cult3D、综合实例制作、3D 建模基础、VR 开发基础、人机交
互界面设计(UI 设计)、虚拟现实应用设计、交互编程基础、VR 场景设计与制作、VR 三
维建模方法、虚拟现实视频制作与处理、WebVR 系统设计与开发、虚拟现实硬件设备调
试和开发。
性别：女
生日：1988.05
电话：188-8888-8888
邮箱：email@jianli1.com
所在地：广东省珠海市
工作经历
龙湖集团控股有限公司
2022-2-1 ~ 2022-7-1
技能列表
通信研发工程师
参与公司一款路由器的研发，我所在的岗位要求是保障驱动部分工作状态良好。
Erlang
此款路由器运用的是 Realtek 的某款芯片，在此阶段会接触到 Realtek 的工程师，支撑他
们一起攻关各类问题，比如：AP 的 SSID 搜不到、AP 性能下降、AP 死机重启以及部分
海外国家的出售认证问题等。
在解决上述各类问题中，学习了多种调试和分析的手段及工具，例如用软件 omnipeek
抓取 AP 与 sta 的交互报文，再用 wireshark 分析交互报文用串口设备抓取 log 打印，在
telnet 中输入调试指令进行对 AP 端的调试。
FPGA
编程语言
C++
阿里巴巴集团控股有限公司
通信研发工程师
2022-8-1 ~ 2023-1-1
负责平台软件的设计开发工作完成编写设计文档及相关规格文件、代码逻辑设计和编写、
功能自测。
负责维护平台 OAM、APS、8032、ICCP、BFD、LBD 等功能。
项目经验
龙湖相关项目
2022-2-1 ~ 2022-7-1
龙湖集团控股有限公司
通信研发工程师
该项目是基于多射频通道自主研发的无线多跳自组织网络，支持 4MHz、8MHz、
20MHz 制式高速移动通信。可支持 15-20km 远距离通信。频谱分配策略基于多射频通
道机制，系统吞吐量明显优于目前典型的单通道 mesh 网络。
负责参与系统需求分析、系统 L3/L2 协议整体方案设计、软件及接口定义、软件模块详
细设计以及相关评审工作。系统采用 xilinxzynk7000soc 平台，其中 L2/L3 部署在
ARMcore 中，L1 部署在 fpga 上。L3 主要完成 IP 业务应用以及业务数据的分类、业务
流的管理以及业务数据的路由等工作，L2 包含两个子层，相当于 4G/5G 架构中的层 3
的 RRC、层 2 的 MAC 子层、RLC 子层以及 PDCP 子层的合集，主要模块设计包含移动性管理、Qos 管理、随机接入、无线资
源管理、系统信息广播、网络拓扑维护、QOS 调度器、HARQ 控制、AMC、AGC 控制、MAC 帧设计、PDU 数据包封装/解封、
帧复用/解复用等。系统的路由算法基于现有混合路由算法的基础上进行了改进，将按需路由的全网洪泛控制在业务流端到端的一
个小范围内，对于控制信道上的广播洪泛的抑制效果显著。
负责 Opnet 系统仿真平台的开发及仿真工作，该平台在 Opnet 无线基础模块的架构上结合多通道自组网具体需求进行了二次开
发，重新设计了私有的节点模型及相应的状态线程模块，为自组网设备协议研发提供了验证基础。具体负责协议各软件模块的开
发以及系统测试工作，对 Opnet 仿真架构、原理及其常用库非常熟悉。
负责自组网动态频谱分配机制预研工作。该项预研旨在通过基于人工智能算法的频谱接入机制进一步提升系统频谱利用率。能够
熟练使用 python，熟悉 Tensorflow、Keras、Numpy 等常见算法开发框架和工具，对机器学习、深度学习的逻辑回归、卷积
神经网络、RNN 算法、目标检测的 YOLO 算法以及强化学习的 DQN、A3C 等算法的实现原理和应用场景有明确的认识。熟悉
算法训练、测试的实现流程。目前该项工作还处于起步阶段，主要工作是在强化学习算法的基础上，对动态频谱接入算法模型进
行研究。
阿里巴巴相关项目
2022-8-1 ~ 2023-1-1
阿里巴巴集团控股有限公司
通信研发工程师
该项目是基于多射频通道自主研发的无线多跳自组织网络，支持 4MHz、8MHz、20MHz 制式高速移动通信。可支持 15-20km
远距离通信。频谱分配策略基于多射频通道机制，系统吞吐量明显优于目前典型的单通道 mesh 网络。
负责参与系统需求分析、系统 L3/L2 协议整体方案设计、软件及接口定义、软件模块详细设计以及相关评审工作。系统采用
xilinx zynk7000 soc 平台，其中 L2/L3 部署在 ARMcore 中，L1 部署在 fpga 上。L3 主要完成 IP 业务应用以及业务数据的分类、
业务流的管理以及业务数据的路由等工作，L2 包含两个子层，相当于 4G/5G 架构中的层 3 的 RRC、层 2 的 MAC 子层、RLC 子
层以及 PDCP 子层的合集，主要模块设计包含移动性管理、Qos 管理、随机接入、无线资源管理、系统信息广播、网络拓扑维护、
QOS 调度器、HARQ 控制、AMC、AGC 控制、MAC 帧设计、PDU 数据包封装/解封、帧复用/解复用等。系统的路由算法基于
现有混合路由算法的基础上进行了改进，将按需路由的全网洪泛控制在业务流端到端的一个小范围内，对于控制信道上的广播洪
泛的抑制效果显著。
负责 Opnet 系统仿真平台的开发及仿真工作，该平台在 Opnet 无线基础模块的架构上结合多通道自组网具体需求进行了二次开
发，重新设计了私有的节点模型及相应的状态线程模块，为自组网设备协议研发提供了验证基础。具体负责协议各软件模块的开
发以及系统测试工作，对 Opnet 仿真架构、原理及其常用库非常熟悉。
负责自组网动态频谱分配机制预研工作。该项预研旨在通过基于人工智能算法的频谱接入机制进一步提升系统频谱利用率。能够
熟练使用 python，熟悉 Tensorflow、Keras、Numpy 等常见算法开发框架和工具，对机器学习、深度学习的逻辑回归、卷积
神经网络、RNN 算法、目标检测的 YOLO 算法以及强化学习的 DQN、A3C 等算法的实现原理和应用场景有明确的认识。熟悉
算法训练、测试的实现流程。目前该项工作还处于起步阶段，主要工作是在强化学习算法的基础上，对动态频谱接入算法模型进
行研究。
自我评价
熟悉无线通信、数字信号处理基本理论，数学基础扎实。
熟悉物理层技术，包括编码同步均衡信道估计等。设计过过系统物理层帧结构及接收算法。擅长性能优化。
熟悉 LTE MAC/PDSCH 协议流程及主要信令流程，熟悉 802.11 WIFI 物理层协议。
编程能力合格，精通 MATLAB，熟悉 C/C++编程，熟悉 Python。
