打造一份计算机视觉领域的简历，可以从以下几个方面入手：
简历整体框架与格式
简历整体框架要简约清晰，有条理，避免过于花哨的设计。
信息包括：个人信息、教育经历、项目经历、科研经历、竞赛经历、IT技能、个人荣誉与语言能力等，依次展开。
疏密有致，让HR和面试官更易于阅读和理解。
如果内容较多，可以适当分为两页，但要确保每一页都有价值。
教育背景
详细列出计算机科学与技术学院的相关课程，特别是与计算机视觉相关的课程，如计算机视觉、机器学习、深度学习、自然语言处理等。
提及在校成绩和获奖情况，以展示自己的学术能力。
个人技能
熟练掌握Python、C++等编程语言，熟悉深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等。
具备扎实的计算机视觉和机器学习理论基础，了解图像处理、目标检测、图像识别等领域的常见算法和应用。
项目经历
详细描述参与过的计算机视觉相关项目，包括项目目标、具体角色和贡献，以及项目取得的成果和效果评估。
使用具体的数据和指标来支持项目成果，例如准确率提升了多少、处理速度加快了多少倍等。
如果有相关的科研成果、论文发表或开源项目贡献，也应该在简历中展示。
实习经历
如果有在大厂的实习经历，可以优先列出，以凸显自己的实际工作经验和能力。
小厂的实习经历也可以挖掘有价值的工作内容，详细描述实习期间的工作内容和成果。
竞赛经历
参与多个有价值的计算机视觉竞赛，详细描述竞赛项目、自己的角色和贡献，以及竞赛成果。
竞赛经历可以展示自己的问题解决能力和创新能力。
团队协作能力
如果有多次担任团队负责人的经验，可以强调自己的团队协作和组织协调能力。
展示如何高效地组织和协调团队成员，共同完成复杂的任务。
个人亮点
突出自己在计算机视觉领域的独特优势，例如在某个项目中的突出贡献或解决某个难题的能力。
强调自己能够为公司带来的价值，增加被选中的机会。
总结和展望
在简历的最后部分，可以简要总结自己的优势和求职意向，展望未来的职业发展。
通过以上步骤，你可以打造一份全面、清晰、有说服力的计算机视觉领域简历，提升自己在求职过程中的竞争力。