《机器学习算法工程师简历模板》
一、个人信息
姓名：张三
性别：男
年龄：28岁
联系方式：手机+86 138-XXXX-XXXX / 邮箱 zhangsan@example.com
求职意向：机器学习算法工程师
期望薪资：25K-35K/月（可协商）
工作地点：北京/上海/深圳
到岗时间：1个月内
二、教育背景
2015.09-2019.06 清华大学 计算机科学与技术 本科
主修课程：机器学习、深度学习、数据挖掘、算法设计与分析、概率论与数理统计、线性代数、数据库系统
GPA：3.8/4.0（专业前10%）
2019.09-2022.06 中国科学院大学 人工智能 硕士
研究方向：大规模图神经网络优化、异构计算框架设计
硕士论文：《基于动态图结构的分布式训练加速方法研究》
指导教师：李教授（国家杰出青年科学基金获得者）
三、专业技能
1. 编程语言
Python（熟练）：3年+开发经验，精通NumPy/Pandas/Scikit-learn/TensorFlow/PyTorch
C++（熟悉）：参与过分布式系统底层开发，熟悉多线程编程
SQL（熟练）：掌握MySQL/PostgreSQL优化，能编写复杂查询语句
2. 机器学习框架
TensorFlow 2.x：构建过千万级参数的Transformer模型，熟悉Eager Execution模式
PyTorch：实现过图神经网络（GNN）的自定义算子，优化GPU内存占用
Horovod/Ray：设计过分布式训练方案，在16卡GPU集群上实现90%+扩展效率
3. 算法能力
监督学习：精通XGBoost/LightGBM调参，设计过特征交叉模块提升模型AUC 5%
深度学习：实现过BERT/ResNet变体，在CV/NLP任务上达到SOTA效果
强化学习：开发过DQN算法解决组合优化问题，收敛速度提升30%
4. 工具链
MLflow：搭建过模型版本管理系统，支持A/B测试自动化
Weights & Biases：设计过实验追踪仪表盘，减少重复实验时间40%
Docker/Kubernetes：部署过在线推理服务，QPS从100提升至2000+
四、工作经历
2022.07-至今 某头部互联网公司 算法部 高级算法工程师
项目1：智能推荐系统优化
· 背景：用户日活下降15%，需要提升长尾内容分发效率
· 方案：设计多模态特征融合框架，结合用户行为序列与内容语义
· 成果：CTR提升8%，用户停留时长增加12分钟，获公司年度技术创新奖
项目2：大规模图神经网络训练
· 挑战：处理十亿节点社交网络，传统方法内存不足
· 创新：提出动态子图采样算法，减少90%计算冗余
· 落地：在128卡A100集群上实现72小时完成训练（原需7天）
项目3：模型压缩与部署
· 需求：移动端模型大小需
· 方案：结合知识蒸馏与量化感知训练，开发动态剪枝策略
· 效果：模型体积压缩至3.2MB，准确率损失
2020.06-2022.06 某AI独角兽企业 算法实习生
项目1：OCR系统优化
· 任务：提升低质量图像识别准确率
· 贡献：设计对抗训练数据增强模块，准确率从82%提升至89%
项目2：NLP预训练模型
· 参与：构建百万级语料库，优化BPE分词策略
· 成果：模型在中文理解任务上BLEU得分提高3.5分
五、项目经验
项目A：基于Transformer的时序预测系统（2023.03-2023.09）
· 角色：项目负责人
· 技术：设计时空注意力机制，解决传统LSTM长程依赖问题
· 成果：在电力负荷预测任务上MAPE降低至2.1%，优于行业基准4.3%
项目B：联邦学习框架开发（2022.11-2023.02）
· 目标：实现跨机构数据安全共享
· 创新：提出差分隐私与同态加密混合方案，通信开销减少60%
· 应用：在3家医院医疗数据联合建模中通过等保三级认证
六、竞赛获奖
2023.05 KDD Cup 2023 推荐系统赛道 全球第3名
· 方案：设计多目标优化框架，同时优化点击率与转化率
· 创新点：提出动态权重调整策略，适应不同业务场景
2022.11 天池大赛 医疗影像分类 冠军
· 突破：解决小样本类别过拟合问题，设计半监督学习方案
· 效果：在5类罕见病识别中F1-score达0.92
七、论文发表
[1] Zhang S, Li W. Dynamic Graph Sampling for Distributed Training[J]. NeurIPS 2023 (CCF-A类)
[2] Zhang S, et al. Efficient Transformer Compression via Layer-wise Quantization[C]. ICML 2022 Workshop (Oral)
[3] 张三, 李四. 图神经网络在社交网络中的应用[J]. 计算机学报, 2021, 44(5): 1023-1032 (EI)
八、专利申请
[1] 一种基于动态子图采样的图神经网络训练方法（授权号：ZL202210XXXXXX.X）
[2] 面向移动端的模型量化感知训练系统（实质审查阶段）
九、自我评价
1. 技术深度：具备从算法设计到工程落地的全链条能力，熟悉CUDA优化与模型服务化部署
2. 业务敏感：擅长将技术价值转化为业务指标，在推荐/CV/NLP领域有多个成功案例
3. 团队协作：在跨部门项目中担任技术负责人，推动10+人团队高效协作
4. 学习能力：3个月内掌握全新领域知识（如从CV转向推荐系统），快速产出可落地方案
十、附加信息
· GitHub：https://github.com/zhangsan（开源项目获500+星标）
· 技术博客：https://zhangsan.tech（月均访问量2W+）
· 英语能力：CET-6 625分，可熟练阅读英文论文与技术文档
· 证书：阿里云ACE认证、腾讯云AI工程师认证
关键词：机器学习算法工程师、深度学习、图神经网络、TensorFlow、PyTorch、分布式训练、模型压缩、推荐系统、KDD Cup、NeurIPS
简介：清华大学计算机本科、中科院人工智能硕士，3年+机器学习算法开发经验，擅长大规模模型训练优化与工程落地，在推荐系统、图神经网络等领域有多个成功项目，获KDD Cup全球第三、天池大赛冠军，发表NeurIPS/ICML论文2篇，申请专利2项。
