《深度学习工程师简历模板》
一、个人信息
姓名：李明
性别：男
年龄：28岁
联系电话：+86 138-XXXX-XXXX
电子邮箱：liming@example.com
求职意向：深度学习工程师
期望薪资：25K-35K/月
期望工作地点：北京/上海/深圳
二、教育背景
2015.09-2019.06 清华大学 计算机科学与技术 工学学士
主修课程：人工智能导论、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、算法设计与分析、数据结构、操作系统、数据库系统
GPA：3.8/4.0（专业前5%）
荣誉奖项：国家奖学金（2017）、校级优秀学生干部（2018）、ACM-ICPC亚洲区域赛银奖（2018）
2019.09-2021.06 清华大学 计算机科学与技术 工学硕士
研究方向：深度学习与计算机视觉
硕士论文：《基于注意力机制的多模态目标检测算法研究》
指导教师：张教授（IEEE Fellow）
科研成果：发表SCI论文2篇（CCF-A类1篇，CCF-B类1篇），申请发明专利1项
三、工作经历
2021.07-至今 某科技公司（AI独角兽） 高级深度学习工程师
工作职责：
1. 负责计算机视觉方向的核心算法研发，主导完成3个千万级用户产品的AI功能升级
2. 设计并实现基于Transformer架构的实时目标检测系统，在NVIDIA Tesla V100上推理速度达120FPS，精度提升8%
3. 优化大规模分布式训练框架，将模型训练时间从72小时缩短至24小时，节省60%计算资源
4. 搭建自动化模型评估平台，实现20+指标的实时监控与可视化分析
5. 带领5人技术团队完成人脸识别、OCR识别等6个AI模块的工业化落地
项目成果：
· 智能安防系统：误检率降低至0.3%，获2022年度"最佳AI应用奖"
· 医疗影像分析平台：诊断准确率达98.7%，通过CFDA二类医疗器械认证
· 自动驾驶感知系统：支持100+类物体检测，在Kitti数据集上排名前3%
2020.06-2020.12 某互联网大厂 深度学习实习生
工作职责：
1. 参与推荐系统算法优化，设计基于DIN模型的深度兴趣网络，点击率提升12%
2. 构建百万级商品图像特征库，使用ResNet50+Triplet Loss实现99.2%的检索准确率
3. 开发模型压缩工具链，将PyTorch模型转换为TVM后端，移动端推理速度提升3倍
项目成果：
· 电商搜索系统：日均处理请求量超1亿次，QPS达5000+
· 广告预测模型：AUC提升至0.82，为公司创造年化收益超2000万元
四、技术技能
编程语言：Python（精通）、C++（熟练）、SQL（熟练）
深度学习框架：PyTorch（专家级）、TensorFlow（高级）、MXNet（熟悉）
计算机视觉：目标检测（YOLOv5/Faster R-CNN）、图像分割（U-Net/Mask R-CNN）、超分辨率重建（ESRGAN）
自然语言处理：BERT/GPT系列模型、文本分类、序列标注、机器翻译
模型优化：量化（TFLite/QAT）、剪枝（Magnitude Pruning）、蒸馏（Knowledge Distillation）
分布式训练：Horovod、PyTorch Distributed、Ray
开发工具：Git、Docker、Kubernetes、Prometheus、Grafana
云平台：AWS（EC2/S3/SageMaker）、阿里云（PAI/ECS）、腾讯云（TI-ONE）
五、项目经验
项目1：跨模态视频理解系统（2022.03-2022.12）
项目角色：技术负责人
项目描述：构建支持文本-视频-音频多模态交互的智能分析平台
技术实现：
· 设计基于CLIP的跨模态编码器，实现98.5%的模态对齐准确率
· 开发时序动作检测模块，使用SlowFast+Transformer架构，mAP达62.3%
· 部署多语言语音识别系统，支持中英日韩等8种语言，WER低于5%
项目成果：
· 申请发明专利2项，发表CCF-B类论文1篇
· 获2023年"世界人工智能大会创新奖"
项目2：轻量化人脸识别系统（2021.09-2022.02）
项目角色：算法工程师
项目描述：为移动端设备开发低功耗高精度的人脸识别方案
技术实现：
· 设计MobileFaceNet+ArcFace的组合架构，模型大小压缩至2.3MB
· 采用知识蒸馏技术，将教师模型（ResNet100）知识迁移至学生模型
· 优化NVIDIA TensorRT推理引擎，在Jetson Nano上实现30FPS实时检测
项目成果：
· 识别准确率达99.6%，误拒率低于0.1%
· 落地3款智能门锁产品，年出货量超50万台
六、专业技能认证
· 腾讯云人工智能工程师认证（TCP-AI）
· 阿里云机器学习平台PAI认证专家
· NVIDIA DLI深度学习认证讲师
· CFA一级通过（2020）
七、学术活动
· 2022年CVPR会议审稿人
· 2021年NeurIPS Workshop演讲嘉宾
· 清华大学AI俱乐部创始人（2016-2018）
· 定期组织深度学习技术沙龙，累计举办20+场活动
八、自我评价
1. 技术深度：精通深度学习全流程开发，从数据标注到模型部署有完整项目经验
2. 工程能力：具备千万级用户系统的开发经验，熟悉CI/CD流程和DevOps实践
3. 创新能力：在CVPR/NeurIPS等顶会发表多篇论文，持有3项AI相关专利
4. 团队协作：擅长跨部门沟通，曾带领10人团队完成多个紧急项目交付
5. 学习能力：保持每周阅读3篇以上最新论文，持续跟进SOTA技术进展
九、未来规划
短期目标（1-3年）：
· 成为公司AI技术委员会核心成员
· 主导开发具有行业影响力的AI产品
· 发表CCF-A类论文2-3篇
长期目标（5年以上）：
· 成长为AI领域技术专家
· 推动AI技术在医疗、教育等领域的落地应用
· 培养10+名优秀AI工程师
关键词：深度学习工程师简历、计算机视觉、自然语言处理、PyTorch、TensorFlow、模型优化、分布式训练、项目经验、学术论文、技术认证
简介：本简历详细展示了深度学习工程师的专业技能、教育背景、工作经历和项目经验。涵盖计算机视觉、自然语言处理等核心技术方向，具备PyTorch/TensorFlow框架使用经验，熟悉模型优化与分布式训练，拥有顶会论文发表和工业化落地项目经验，适合AI独角兽企业及互联网大厂的深度学习岗位申请。
