气象高性能计算后端开发简历模板
一、个人信息
姓名：张XX
性别：男
出生日期：1990年X月X日
联系方式：手机XXX-XXXX-XXXX | 邮箱：zhangxx@example.com
现居地：北京市海淀区
求职意向：气象高性能计算后端开发工程师
期望薪资：25K-35K·13薪
到岗时间：1个月内
二、教育背景
2009.09-2013.06 南京大学 大气科学学院 气象学专业 本科
主修课程：大气动力学、数值天气预报、气候学、气象统计方法、高性能计算基础
毕业论文：《基于MPI的WRF模式并行优化研究》（获校级优秀论文）
2013.09-2016.06 中国科学院大气物理研究所 气象学专业 硕士
研究方向：区域气候模式高性能计算优化
学术成果：发表SCI论文2篇（Q2区），参与国家自然科学基金项目《高分辨率区域气候模式并行算法研究》
三、技术技能
编程语言：C/C++（精通）、Python（熟练）、Fortran（熟悉）
并行计算：MPI（5年+经验）、OpenMP（3年经验）、CUDA（2年项目经验）
气象模式：WRF（3年开发经验）、GRAPES（1年维护经验）、CAM（熟悉）
高性能计算：集群架构设计、作业调度系统（Slurm/PBS）、性能调优工具（VTune、Perf）
数据库：MySQL（熟练）、PostgreSQL（熟悉）、HDF5/NetCDF数据格式处理
开发工具：Git/SVN版本控制、CMake构建系统、JIRA项目管理
英语能力：CET-6（623分），可熟练阅读英文技术文档并撰写论文
四、工作经历
2016.07-至今 国家气象信息中心 高性能计算部 高级后端开发工程师
职责与成果：
1. WRF模式并行优化项目（2017-2019）
- 主导WRF动力框架的MPI/OpenMP混合并行改造，将4km分辨率模拟的计算效率提升40%
- 设计动态负载均衡算法，解决地形复杂区域计算不均衡问题，使整体吞吐量提高25%
- 优化HDF5数据输出模块，实现异步I/O与压缩传输，数据写入耗时减少60%
2. 气象大数据平台建设（2020-2022）
- 构建基于Spark的气象再分析数据ETL框架，处理TB级观测资料的效率提升3倍
- 开发分布式气象预报产品生成系统，支持200+节点集群的弹性扩展
- 实现PostgreSQL+TimescaleDB时序数据库方案，将历史气象数据查询响应时间从秒级降至毫秒级
3. 智能网格预报系统开发（2022-至今）
- 设计微服务架构的后端系统，集成WRF-ARW、GRAPES等模式输出
- 开发基于gRPC的跨平台数据接口，支持移动端/Web端实时调用
- 优化Kubernetes容器调度策略，使AI辅助预报模型的训练时间缩短50%
2014.06-2016.05 中国气象局数值预报中心 实习研究员
项目经验：
- 参与GRAPES全球模式物理过程并行化改造，完成辐射方案的重构
- 开发模式输出数据的可视化分析工具（Python+Matplotlib）
- 协助搭建1024节点超算集群的测试环境，完成基准性能测试
五、项目经验
项目1：WRF模式GPU加速改造（2021.03-2021.12）
角色：技术负责人
技术栈：CUDA、NVIDIA Nsight、OpenACC
成果：
- 将微物理过程计算迁移至GPU，单步计算时间从12s降至2.3s
- 实现CPU-GPU混合执行框架，资源利用率提升35%
- 相关成果在《大气科学》期刊发表，获2022年度中国气象学会科技进步二等奖
项目2：气象云平台建设（2019.04-2020.06）
角色：架构设计师
技术栈：Kubernetes、Docker、Ceph
成果：
- 设计多租户气象计算资源管理系统，支持10+科研团队同时使用
- 实现动态资源配额机制，集群整体利用率从45%提升至78%
- 开发自动化部署流水线，新模式上线周期从2周缩短至3天
项目3：极端天气预报模型优化（2022.07-2023.03）
角色：核心开发者
技术栈：Python、XGBoost、Dask
成果：
- 构建基于机器学习的降水预报误差修正模型，TS评分提高0.15
- 开发分布式特征工程管道，处理百万级样本的效率提升10倍
- 模型在2023年长江流域暴雨预报中表现优异，获省部级领导批示
六、专业技能
1. 模式开发能力：
- 精通WRF模式动力框架修改与物理方案集成
- 熟悉GRAPES模式代码结构与编译系统
- 具备从算法设计到并行实现的完整开发经验
2. 性能优化能力：
- 擅长使用Intel VTune、NVIDIA Nsight等工具进行性能分析
- 掌握缓存优化、线程亲和性设置等底层优化技术
- 有百万行代码量级项目的优化实施经验
3. 系统架构能力：
- 设计过支持千节点级集群的分布式气象计算系统
- 熟悉微服务架构在科学计算领域的应用
- 具备容器化部署与持续集成实践经验
七、获奖证书
2022年 中国气象学会科技进步二等奖（排名3）
2021年 全国高性能计算学术年会优秀论文奖
2020年 国家气象信息中心技术创新奖
2018年 华为云技术认证专家（HCE-Cloud）
2016年 全国大学生数学建模竞赛二等奖
八、自我评价
具有7年气象高性能计算领域开发经验，完整参与过3个国家级气象模式优化项目。擅长从算法层到系统层的全栈优化，对MPI/OpenMP/CUDA等并行编程模型有深入理解。在WRF模式并行化、气象大数据处理、云原生架构设计等方面积累了丰富经验。注重代码质量与可维护性，主导编写的模块代码复用率提升40%。具备优秀的团队协作能力，曾作为技术负责人带领6人团队完成关键项目交付。持续关注AI for Science领域发展，已完成TensorFlow高级课程认证。
关键词：气象高性能计算、WRF模式、MPI并行、CUDA加速、Kubernetes集群、气象大数据、微服务架构、性能优化、C/C++开发、Python数据处理
简介：本文是一份针对气象高性能计算后端开发岗位的专业简历模板，涵盖求职者从本科到硕士的气象专业教育背景，7年国家级气象计算项目的实战经验，精通MPI/CUDA等并行计算技术，主导过WRF模式GPU加速、气象云平台建设等核心项目，具备从算法优化到系统架构的全栈开发能力，在气象模式开发、高性能计算优化、云原生架构设计等领域有深入实践。
